需要一些帮助来为图中使用的形状添加图例，如下所述。该图如下 - 它是一个箱形图，表示平均值的点，表示置信区间的误差线。
结果图如下 -我如何添加一个图例来告诉red circles表明mean和green error bars表明confidence interval ?- 如下图所示
必填图例
Plot
下面给出了用于生成上述内容的数据和代码，以供参考。
df <- data.frame(cbind(mtcars[,1], mtcars[,2])) #mtcars[, 1:2]
colnames(df) <- c("metric", "group")
df$group <- factor(df$group)
p1 <- ggplot(data=df, aes(x=group, y=metric ) ) +
geom_boxplot()
metric_means <- aggregate(df$metric, list(df$group), mean)
metric_ci_95 <- aggregate(df$metric, list(df$group), function(x){1.96*sd(x)/sqrt(length(x))})
metric_mean_ci = data.frame(group=metric_means[,1],mean=metric_means[,2], ci=metric_ci_95[,2])
# plot mean
p1 <- p1 + geom_point(data=metric_means, aes(x=metric_means[,1], y=metric_means[,2]),
colour="red", shape=21, size=2)
#plot confidence interval
p1 <- p1 + geom_errorbar(data=metric_mean_ci, aes(ymin=mean-ci, ymax=mean+ci, x=group, y=mean),
color="green", width=.1)
p1
需要在上面的代码中添加什么才能获得显示圆形和错误条形状指示的统计摘要的图例？
如果您确实想单独为它们着色，可以使用此代码。我在用geom_linerange代替geom_errorbar在图例中获得一条垂直线。此外，按照建议，我正在映射内部的颜色aes获得图例，然后我使用override.aes限制每个值的绘图内容。
ggplot(data=df, aes(x=group, y=metric ) ) +
geom_boxplot() +
geom_point(data=metric_means
, aes(x=metric_means[,1]
, y=metric_means[,2]
, colour = "Mean")
, shape=21, size=2) +
geom_linerange(data=metric_mean_ci
, aes(ymin=mean-ci
, ymax=mean+ci
, x=group
, y=mean
, color="95% CI")
) +
scale_color_manual(name = "", values = c("green", "red")) +
guides(colour = guide_legend(override.aes = list(linetype = c("solid", "blank")
, shape = c(NA, 1))))
Gives:
另一种方法是使用一些已经可用的功能，这需要不太复杂的设置，具体来说，stat_summary:
ggplot(data=df
, aes(x=group, y=metric ) ) +
geom_boxplot() +
stat_summary(
aes(color = "Mean and 95% CI")
, fun.data = mean_cl_normal
)
Gives: