r - ggplot2 - 在两个geom_abline图层之间创建一个阴影区域

Question

关于ggplot2中阴影区域的使用有一个fewposts，但我不认为任何回答我的问题。我有两条斜线用于满足多种条件的线条，我想遮蔽它们之间的区域。下面是示例性数据：

dat <- data.frame(cond1=c("a","a","b","b"), 
       cond2=c("c","d","c","d"), 
       x=c(1,5), 
       y=c(1,5), 
       sl=c(1,1.2,0.9,1.1), 
       int=c(0,0.1,0.1,0), 
       slopeU=c(1.1,1.3,1.2,1.2), 
       slopeL=c(.9,1,0.7,1)) 

这里，sl是从单独的拟合过程的平均斜率参数，和slopeU和slopeL表示在每个条件下的斜率估计上下置信区域。拦截限制为相同。下面的代码绘制每个条件使用一些刻面的最佳拟合线：

p <- ggplot(dat,aes(x=x,y=y,colour=cond1)) 
p <- p + facet_grid(. ~ cond2) 
p <- p + geom_blank() 
p <- p + geom_abline(aes(intercept=int,slope=sl,colour=cond1),data=dat) 
p 

我想在alpha=.5在对应于添加由intercept=int, slope=slopeU和intercept=int, slope=slopeL的情节和阴影它们（例如之间的区域定义的行内cond1颜色）。

我意识到，通过一点操作，我可以创建一个数据框，为至少两个x值指定这些行的值，然后绘制相应的geom_ribbon或geom_polygon以创建阴影区域，但是我想查找更多优雅的方案。或者是从斜坡上手动指定一些坐标并拦截唯一的方法？我将如何最好地创建所需的数据框（这将需要有比原始框架更多的行来说明条件和x，y对的所有组合）。

Answer 1

我个人认为创建数据帧和使用geom_ribbon是优雅的解决方案，但显然意见会在该分数上有所不同。

但如果你plyr和ggplot充分利用事情会变得非常光滑。由于您的斜率和截距都很好地保存在数据帧，无论如何，我们可以使用plyr和自定义函数来完成所有的工作：

dat <- data.frame(cond1=c("a","a","b","b"), 
      cond2=c("c","d","c","d"), 
      x=c(1,5), 
      y=c(1,5), 
      sl=c(1,1.2,0.9,1.1), 
      int=c(0,0.1,0.1,0), 
      slopeU=c(1.1,1.3,1.2,1.2), 
      slopeL=c(.9,1,0.7,1)) 

genRibbon <- function(param,xrng){ 
    #xrng is a vector of min/max x vals in original data 
    r <- abs(diff(xrng)) 
    #adj for plot region expansion 
    x <- seq(xrng[1] - 0.05*r,xrng[2] + 0.05*r,length.out = 3) 
    #create data frame 
    res <- data.frame(cond1 = param$cond1, 
         cond2 = param$cond2, 
         x = x, 
         y = param$int + param$sl * x, 
         ymin = param$int + param$slopeL * x, 
         ymax = param$int + param$slopeU * x) 
    #Toss the min/max x vals just to be safe; needed them 
    # only to get the corresponding y vals 
    res$x[which.min(res$x)] <- -Inf 
    res$x[which.max(res$x)] <- Inf 
    #Return the correspondinng geom_ribbon 
    geom_ribbon(data = res,aes(x = x,y=y, ymin = ymin,ymax = ymax, 
           fill = cond1,colour = NULL), 
       alpha = 0.5) 
} 

ribs <- dlply(dat,.(cond1,cond2),genRibbon,xrng = c(1,5)) 

这里额外的圆滑的事情是，我丢弃产生数据框完全返回一个geom_ribbon对象列表。然后，他们可以简单地添加到我们的剧情：

p + ribs + 
    guides(fill = guide_legend(override.aes = list(alpha = 0.1))) 

我在传奇推翻了alpha审美，因为你周围的第一次看不到传说中的对角线。

我会提醒你，最后一行有生成的地块也引发了很多关于无效因子水平的警告，我真的不知道为什么。但情节看起来不错。