ggplot中stat_summary的group参数解析及图例添加问题

你想要按mouse_ID着色展示A、B处理间的个体差异，同时绘制忽略mouse_ID的整体均值连线，已实现预期效果，但对代码中的group参数和图例添加有疑问，以下是针对三个问题的解答：

示例数据集构建代码 #

df <- data.frame(x = c(1, 2, 4, 3, 1.5, 4, 3, 2, 6, 3, 4, 2, 5, 0, 1, 3, 5, 4),
                 factor_col = c(rep("A", 18)),
                 mouse_ID = c(1:18))

df2 <- data.frame(x = df$x + 3,
                 factor_col = c(rep("B", 18)),
                 mouse_ID = c(1:18))

Table = bind_rows(df, df2)

Table$mouse_ID = as.factor(Table$mouse_ID)
Table$factor_col = as.factor(Table$factor_col) 

绘图代码 #

(b = Table %>%
    ggplot(aes(x=factor_col, y=x, color = mouse_ID, group =mouse_ID)) +
    geom_point() +
    geom_line() +
    stat_summary(aes(y = x, group = factor_col), fun.y=mean, colour="black", geom="line", group=1, size=3) +
    xlab("Manipulations") +
    #ylim(0,1)+
    ylab("x-value") +
    labs(title = "")+
    theme_Publication() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)))

问题解答 #

1. stat_summary中的group=1是什么含义？
   在ggplot2中，group参数用于指定数据的分组规则，决定哪些数据点会被归为一组进行计算或绘图。设置group=1意味着把整个数据集当作一个单一分组来处理。这里你需要绘制的是所有样本在A、B两个处理下的整体均值连线，用group=1就能打破全局继承的mouse_ID分组规则，让stat_summary对所有数据按factor_col计算均值，再把两个均值点连接成线。

2. 为何要在stat_summary中重复设置group参数？
   全局ggplot的aes里设置了group=mouse_ID，这个分组规则会被所有图层默认继承。如果stat_summary不重新指定group，就会按每个mouse_ID分别计算均值，画出来的是每个个体在A、B间的连线，而非你想要的整体均值线。你代码里先在stat_summary的aes中写了group=factor_col，又在图层参数里加了group=1，本质都是为了覆盖全局的分组规则，确保stat_summary按你需要的方式（整体为一组）计算均值。不过这里group=1的优先级更高，最终生效的是这个设置。

3. 如何在颜色图例中添加“Means”条目？
   目前你直接给均值线设置了colour="black"，没有将颜色映射到aes中，所以不会出现在图例里。要添加这个条目，需要把颜色映射到aes，再手动指定颜色：

• 修改stat_summary的代码，将颜色映射为固定字符串：

  stat_summary(aes(y = x, color="Means"), fun=mean, geom="line", group=1, size=3)
  

• 添加scale_color_manual来指定所有mouse_ID的颜色和“Means”对应的黑色：

  scale_color_manual(
    values = c(
      setNames(hcl.colors(18, "viridis"), levels(Table$mouse_ID)),
      "Means" = "black"
    )
  )
  

这样图例就会包含所有mouse_ID的颜色条目，以及标注为“Means”的黑色条目。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chiara Toschi