Сделать границу на одном баре темнее других

Я создал гистограмму в ggplot2, где 3 бара представляют вероятность сделать один из 3 вариантов.

Я хочу добавить рамку bolded вокруг панели, которая показывает правильный ответ.

Я не нашел способ сделать это. Я могу изменить цвет ВСЕХ баров, но не только один.

Прикрепленное изображение показывает сетку графиков, которые я сгенерировал. В столбце leftCust я хочу, чтобы все бары с "левым" под ними имели жирную границу.

В столбце rightCust я хочу добавить жирную границу ко всем барам прямо под ними.

И, наконец, в столбце SIMCust я хочу, чтобы все бары с SIM-картой под ними имели жирную границу.

Это в основном подчеркнуть правильный ответ и упростить объяснение того, что показывают графики.

CODE:

    dataRarrangeExpD <- read.csv("EXP2D.csv", header =TRUE);



library(ggplot2)
library("matrixStats")
library("lattice")
library("gdata")
library(plyr)
library(doBy)
library(Epi)
library(reshape2)
library(graphics)


#Create DataFrame with only Left-to-Right Visual Presentation
DataRearrangeD <- dataRarrangeExpD[, c("correct","Circle1", "Beep1","correct_response", "response", "subject_nr")]
#data_exp1$target_coh > 0



# Add new columns to hold choices made
DataRearrangeD[c("RightChoice", "LeftChoice", "SimChoice")] <- 0

DataRearrangeD$RightChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "l", 1, 0)
DataRearrangeD$LeftChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "a", 1, 0)
DataRearrangeD$SimChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "space", 1, 0)


Exp2D.data = DataRearrangeD

# Construct data frames of report probability
SIM.vis.aud.df = aggregate(SimChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)
RightFirst.vis.aud.df = aggregate(RightChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)
LeftFirst.vis.aud.df = aggregate(LeftChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)


# combine data frames
mean.vis.aud.df = data.frame(SIM.vis.aud.df, RightFirst.vis.aud.df$RightChoice, LeftFirst.vis.aud.df$LeftChoice)
colnames(mean.vis.aud.df)[5:5] = c("Right")
colnames(mean.vis.aud.df)[6:6] = c("Left")
colnames(mean.vis.aud.df)[4:4] = c("SIM")
colnames(mean.vis.aud.df)[1:2] = c("Visual", "Audio")


# using reshape 2, we change the data frame to long format## measure.var column 3 up to column 5 i.e. 3,4,5
mean.vis.aud.long = melt(mean.vis.aud.df, measure.vars = 4:6, variable.name = "Report", value.name = "Prob")
# re-order levels of Report for presentation purposes
mean.vis.aud.long$Report = Relevel(mean.vis.aud.long$Report, ref = c("Left", "SIM", "Right"))
mean.vis.aud.long$Visual = Relevel(mean.vis.aud.long$Visual, ref = c("LeftCust","SIMCust","RightCust"))

#write.table(mean.vis.aud.long, "C:/Documents and Settings/psundere/My Documents/Analysis/Exp2_Pilot/reshape.txt",row.names=F) 


##############################################################################################
##############################################################################################
# Calculate SD, SE Means etc.
##############################################################################################
##############################################################################################

CalSD <- mean.vis.aud.long[, c("Prob", "Report", "Visual", "Audio", "subject_nr")]


# Get the average effect size by Prob
CalSD.means <- aggregate(CalSD[c("Prob")], 
                         by = CalSD[c("subject_nr", "Report", "Visual", "Audio")], FUN=mean)

#"correct","Circle1", "Beep1","correct_response", "response", "subject_nr"

# multiply by 100
CalSD.means$Prob <- CalSD.means$Prob*100

# Get the sample (n-1) standard deviation for "Probability"
CalSD.sd <- aggregate(CalSD.means["Prob"],
                      by = CalSD.means[c("Report","Visual", "Audio")], FUN=sd)


# Calculate SE --> SD / sqrt(N)
CalSD.se <- CalSD.sd$Prob / sqrt(25)
SE <- CalSD.se



# Confidence Interval @ 95% --> Standard Error * qt(0.975, N-1) SEE help(qt)
#.975 instead of .95 becasuse the 5% is 2.5% either side of the distribution
ci <- SE*qt(0.975,24)


##############################################################################################
##############################################################################################
###################################################
# Bar Graph

#mean.vis.aud.long$Audio <- factor (mean.vis.aud.long$Audio, levels = c("left", "2centre","NoBeep", "single","right"))


AggBar <- aggregate(mean.vis.aud.long$Prob*100,
                    by=list(mean.vis.aud.long$Report,mean.vis.aud.long$Visual, mean.vis.aud.long$Audio),FUN="mean")

#Change column names
colnames(AggBar) <- c("Report", "Visual", "Audio","Prob")


# Change the order of presentation
#CondPerRow$AuditoryCondition <- factor (CondPerRow$AuditoryCondition, levels = c("NoBeep", "left", "right"))



prob.bar = ggplot(AggBar, aes(x = Report, y = Prob, fill = Report)) + theme_bw() + facet_grid(Audio~Visual)
prob.bar + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black") + theme(legend.position = "none") + labs(x="Report", y="Probability of Report") + scale_fill_grey() +
  labs(title = expression("Visual Condition")) +
  theme(plot.title = element_text(size = rel(1)))+
  geom_errorbar(aes(ymin=Prob-ci, ymax=Prob+ci),
                width=.2, # Width of the error bars
                position=position_dodge(.9))+
  theme(plot.title = element_text(size = rel(1.5)))+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))

Это то, что AggBar выглядит после манипуляции непосредственно перед созданием графика:

        Report  Visual  Audio   Prob
1   Left    LeftCust    2centre 81.84
2   SIM LeftCust    2centre 13.52
3   Right   LeftCust    2centre 4.64
4   Left    SIMCust 2centre 17.36
5   SIM SIMCust 2centre 69.76
6   Right   SIMCust 2centre 12.88
7   Left    RightCust   2centre 8.88
8   SIM RightCust   2centre 13.12
9   Right   RightCust   2centre 78.00
10  Left    LeftCust    left    94.48
11  SIM LeftCust    left    2.16
12  Right   LeftCust    left    3.36
13  Left    SIMCust left    65.20
14  SIM SIMCust left    21.76
15  Right   SIMCust left    13.04
16  Left    RightCust   left    31.12
17  SIM RightCust   left    4.40
18  Right   RightCust   left    64.48
19  Left    LeftCust    NoBeep  66.00
20  SIM LeftCust    NoBeep  26.08
21  Right   LeftCust    NoBeep  7.92
22  Left    SIMCust NoBeep  10.96
23  SIM SIMCust NoBeep  78.88
24  Right   SIMCust NoBeep  10.16
25  Left    RightCust   NoBeep  8.48
26  SIM RightCust   NoBeep  26.24
27  Right   RightCust   NoBeep  65.28
28  Left    LeftCust    right   62.32
29  SIM LeftCust    right   6.08
30  Right   LeftCust    right   31.60
31  Left    SIMCust right   17.76
32  SIM SIMCust right   22.16
33  Right   SIMCust right   60.08
34  Left    RightCust   right   5.76
35  SIM RightCust   right   3.60
36  Right   RightCust   right   90.64
37  Left    LeftCust    single  49.92
38  SIM LeftCust    single  47.84
39  Right   LeftCust    single  2.24
40  Left    SIMCust single  6.56
41  SIM SIMCust single  87.52
42  Right   SIMCust single  5.92
43  Left    RightCust   single  3.20
44  SIM RightCust   single  52.40
45  Right   RightCust   single  44.40

. , .

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Используя код, представленный Трои ниже, я немного подкрутил его и придумал небольшое решение для отсутствия шаблонов в ggplot2 для гистограмм.

Здесь код, который я использовал, чтобы добавить вертикальные линии в столбцы, чтобы получить базовый шаблон для правильных ответных баров. Я уверен, что вы умные люди могли бы адаптировать это для ваших собственных потребностей с учетом текстур/шаблонов, хотя и базовых:

######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET
HighlightDataCust <-AggBar[AggBar$Report==gsub("Cust", "", AggBar$Visual),]
#####################################################


prob.bar = ggplot(AggBar, aes(x = Report, y = Prob, fill = Report)) + theme_bw() + facet_grid(Audio~Visual)
prob.bar + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black") + theme(legend.position = "none") + labs(x="Response", y="Probability of Report") + scale_fill_grey() +

######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET

geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=2)+
  geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.85)+
  geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.65)+
  geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.45)+
  geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.25)+
  geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", width=0.0) +
  ######################################################

labs(title = expression("Visual Condition")) +
  theme(text=element_text(size=18))+
  theme(axis.title.x=element_text(size=18))+
  theme(axis.title.y=element_text(size=18))+
  theme(axis.text.x=element_text(size=12))+
  geom_errorbar(aes(ymin=Prob-ci, ymax=Prob+ci),
                width=.2, # Width of the error bars
                position=position_dodge(.9))+
  theme(plot.title = element_text(size = 18))+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))

Это результат. Ясно, что линии могут быть сделаны любым цветом, который вы хотите, и сочетанием цветов. Просто убедитесь, что вы начинаете с самой широкой ширины и работаете в направлении 0,0, чтобы слои не переписывали. Надеюсь, кто-то найдет это полезным. (Также должно быть возможно создать горизонтальные линии внутри стержней, если нужно создать несколько слоев с разными высотами оси y, т.е. Вершина каждой разной высоты бара будет выглядеть как горизонтальная линия. Не проверял это сам, но может быть стоит заглянуть в те, которые требуют более одного шаблона бара. Объединение обоих в один бар должно приводить к созданию сетчатого рисунка и забывать о том, что нельзя использовать разные цвета. Короче говоря, я считаю, что этот подход является достойным исправлением недостатка шаблона в ggplot2.)

Я создал пример трех типов шаблонов, упомянутых здесь: Как добавить текстуру для заполнения цветов в ggplot2?

Ответ 1

У меня нет данных, поэтому я использовал набор данных diamonds для демонстрации.

В принципе вам нужно "переписать" второй вызов geom_bar(), в котором вы отфильтровываете атрибут data= только , чтобы рисовать штрихи, которые вы хотите выделить. Просто отфильтруйте исходные данные, чтобы исключить все, что вы не хотите. например ниже, мы подбираем подмножество diamonds[(diamonds$clarity=="SI2"),]

d <- ggplot(diamonds) +  geom_bar(aes(clarity, fill=color))    # first plot
d + geom_bar(data=diamonds[(diamonds$clarity=="SI2"),],        # filter
aes(clarity), alpha=0, size=1, color="black") +                # plot outline only
  facet_wrap(~ cut)

NB, очевидно, ваш фильтр будет более сложным, например

data=yourdata[(yourdata$visualcondition=="LeftCust" & yourdata$report=="Left" |
                 yourdata$visualcondition=="SIMCust" & yourdata$report=="SIM" |
                yourdata$visualcondition=="RightCust" & yourdata$report=="Right"),]

OK обновлено вашими данными. Мне пришлось составлять доверительные интервалы, потому что они недоступны в данных AggBar2:

######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET
HighlightData<-AggBar2[AggBar2$Report==gsub("Cust","",AggBar2$Visual),]
#####################################################

prob.bar = ggplot(AggBar2, aes(x = Report, y = Prob, fill = Report)) + theme_bw() + facet_grid(Audio~Visual)
prob.bar + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black") + theme(legend.position = "none") + labs(x="Report", y="Probability of Report") + scale_fill_grey() +

######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET
  geom_bar(data=HighlightData, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="pink",size=1) +
######################################################

  labs(title = expression("Visual Condition")) +
  theme(plot.title = element_text(size = rel(1)))+
  geom_errorbar(aes(ymin=Prob-ci, ymax=Prob+ci),
                width=.2, # Width of the error bars
                position=position_dodge(.9))+
  theme(plot.title = element_text(size = rel(1.5)))+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))

Ответ 2

Подобно Тройному ответу, но вместо создания слоя невидимых баров вы можете использовать size эстетику и scale_size_manual:

require(ggplot2)
data(diamonds)

diamonds$choose = factor(diamonds$clarity == "SI1")

ggplot(diamonds) + 
  geom_bar(aes(x = clarity, fill=clarity, size=choose), color="black") +
  scale_size_manual(values=c(0.5, 1), guide = "none") +
  facet_wrap(~ cut)

Что дает следующий график: