ggplot2中的geom_smooth如何使用变量作为因子

Question

我有一个小问题，可恶的是我无法自己解决。

我有一个简单的数据框，想要用ggplot2绘图。当我将变量weight作为因子时，x轴上出现了所有值，如图2所示，但当我将其作为整数时，却不行，如图1所示。然而，我想使用geom_smooth，它似乎只在图1中生效，而在图2中weight是因子时不会生效。

如何在ggplot2中获得一个图形，既显示了weight的所有值，又包含geom_smooth函数？

请参考此示例文件：

require(ggplot2)

x <- get.url(https://dl.dropboxusercontent.com/u/109495328/example.csv)
app_df <- read.csv(x, header=T, sep = ",", quote = "", stringsAsFactors = FALSE, na.strings = "..")     
colnames(app_df) <- c("Date", "Weight")

date <- as.Date(strptime(app_df$Date, "%d.%m.%Y"))
weight <- app_df$Weight
df <- na.omit(data.frame(date,weight))

# plot 1 (only few values indicated in x axis)
ggplot(df, aes(date,weight)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = "1")) +
  geom_smooth(method = "lm")

# plot 2 (no smooth function)
ggplot(df, aes(date,as.factor(weight))) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = "1")) +
  geom_smooth(method = "lm")

- Til Hund

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问题不明确。在图表1中，您将获得16个数据点和趋势线（geom_smooth）。同样，在图表2中，您将获得16个点，但是这个图表是错误的，因为权重必须用作整数，而不是因子。 - Didzis Elferts

因子变量本质上是分类变量。您无法将线性或任何函数拟合到它们上面。至于整数值未全部显示，您可以使用scale_y_continuous来自定义限制和断点。 - Gopala

嗨，Gopala，你会如何在当前示例中使用 scale_y_continous，以便我在 x 轴上获得与图 2 中相同的 16 个数据点？ - Til Hund

我在你的问题中看不到任何图表，而且你的链接已经失效了。也许你可以更新一下问题，这样其他社区成员也能从中学习到东西？ - Igor F.

Answer 1

这是您需要的内容吗？

require(ggplot2)

x <- url("https://dl.dropboxusercontent.com/u/109495328/example.csv")
app_df <- read.csv(x, header=T, sep = ",", quote = "", stringsAsFactors = FALSE, na.strings = "..")     
colnames(app_df) <- c("Date", "Weight")

date <- as.Date(strptime(app_df$Date, "%d.%m.%Y"))
weight <- app_df$Weight
df <- na.omit(data.frame(date,weight))

# plot 1 (only few values indicated in x axis)
ggplot(df, aes(date,weight)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = "1")) +
  geom_smooth(method = "lm")

# plot 2 (no smooth function)
ggplot(df, aes(date,as.numeric(as.factor(weight)))) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = "1")) +
  geom_smooth(method = "lm")

- Mist

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Richo64，非常感谢您的回答。不幸的是，它并不是我想要的。我想要将图1和图2结合起来，其中趋势线与x轴上所有16个数据点一起显示，就像图2中那样。 - Til Hund

这个回答是否有帮助？（链接：https://dev59.com/uJPfa4cB1Zd3GeqPItg_#35263049） - Mist