ggplot的geom_hline调用时无法识别mean_y数据列问题咨询

geom_hline的yintercept参数如果不放在美学映射aes()中，会默认从全局工作环境查找变量。你虽然通过管道运算给数据框新增了mean_y列，这个列已经被传入ggplot的关联数据集，但是unique(mean_y)是在全局环境直接求值，全局环境中没有定义名为mean_y的变量，因此触发报错。

有3种常见的修正方案：

方案1：把yintercept放入美学映射 #

ggplot的美学映射aes()会自动从关联的数据集里读取字段，直接将yintercept写在aes()中即可，geom_hline会自动去重相同的截距值：

dat %>% group_by(groups) %>%  mutate(mean_y = mean(y)) %>%
  ungroup() %>%
ggplot()+aes(x = age, y = y) +
  geom_point(aes(color=groups)) +
  geom_hline(aes(yintercept = mean_y))

方案2：提前计算好均值向量再传入 #

你可以先单独计算分组均值，再把结果直接传给yintercept参数：

# 提前计算分组均值
mean_vals <- dat %>% 
  group_by(groups) %>% 
  summarise(mean_y = mean(y)) %>% 
  pull(mean_y)

# 绘图直接传入向量
ggplot(dat, aes(x = age, y = y)) +
  geom_point(aes(color=groups)) +
  geom_hline(yintercept = mean_vals)

方案3：用花括号包裹绘图逻辑，调用管道数据 #

用{}包裹ggplot代码，用.代指管道传递的数据集，直接提取数据集中的mean_y列：

dat %>% group_by(groups) %>%  mutate(mean_y = mean(y)) %>%
  ungroup() %>%
{
  ggplot(.) +
    aes(x = age, y = y) +
    geom_point(aes(color=groups)) +
    geom_hline(yintercept = unique(.$mean_y))
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reza