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facet_wrap add geom_hline

Ggplotに次のコードがあります-facet_wrap関数は、名前ごとにページ上に20のプロットを描画し、x軸に沿って5つのPcodeがあります。各名前の平均TE.Contrを計算し、その値を各プロット（Facet_wrapによって分割されている）に水平線としてプロットしたいと思います。現在、私のコードはすべてのTE.Contrの平均をプロットしています。平均TE.Contrの代わりに値。特定の名前の。

T<-ggplot(data = UKWinners, aes(x = Pcode, y = TE.Contr., color =  Manager)) + geom_point(size =3.5)+ geom_hline(aes(yintercept = mean(TE.Contr.)))
T<-T + facet_wrap(~ Name, ncol = 5)
rggplot2facetfacet-wrap
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user8491385

mtcarsを使用した最小限の例-各gear（この場合はName）の平均を使用してデータフレームを作成する必要があります。

library(tidyverse)
dMean <- mtcars %>%
    group_by(gear) %>%
    summarise(MN = mean(cyl))
ggplot(mtcars) +
    geom_point(aes(mpg, cyl)) +
    geom_hline(data = dMean, aes(yintercept = MN)) +
    facet_wrap(~ gear)

あなたの場合、これはうまくいくはずです：

library(tidyverse)
dMean <- UKWinners %>%
    group_by(Name) %>%
    summarise(MN = mean(TE.Contr.))
ggplot(UKWinners) +
    geom_point(aes(Pcode, TE.Contr.)) +
    geom_hline(data = dMean, aes(yintercept = MN)) +
    facet_wrap(~ Name)
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PoGibas

独自の統計を作成して、ラインを計算することもできます。 extending ggplot2 guide からの例を適応させることができます

StatMeanLine <- ggproto("StatMeanLine", Stat,
  compute_group = function(data, scales) {
    transform(data, yintercept=mean(y))
  },
  required_aes = c("x", "y")
)

stat_mean_line <- function(mapping = NULL, data = NULL, geom = "hline",
                       position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, 
                       inherit.aes = TRUE, ...) {
  layer(
    stat = StatMeanLine, data = data, mapping = mapping, geom = geom, 
    position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
    params = list(na.rm = na.rm, ...)
  )
}

その後、あなたはそれを次のように使うことができます

ggplot(mtcars, aes(mpg, cyl)) +
  stat_mean_line(color="red") +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ gear)

enter image description here

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MrFlick