Jak przypisać kolory do zmiennych kategorycznych w ggplot2, które mają stabilne mapowanie?

Jestem w tej samej sytuacji co malcook w jego komentarz : niestety odpowiedź przez Thierry nie działa z ggplot2 w wersji 0.9.3.1.

png("figure_%d.png")
set.seed(2014)
library(ggplot2)
dataset <- data.frame(category = rep(LETTERS[1:5], 100),
    x = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)),
    y = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)))
dataset$fCategory <- factor(dataset$category)
subdata <- subset(dataset, category %in% c("A", "D", "E"))

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()

Oto pierwsza cyfra:

I druga cyfra:

Jak widać kolory nie pozostają stałe, na przykład E przełącza się z magenta na blu.

Zgodnie z sugestią malcook w jego komentarz i przez hadley w jego komentarz kod, który używa limits działa poprawnie:

ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) +       
    geom_point() + 
    scale_colour_discrete(drop=TRUE,
        limits = levels(dataset$fCategory))

Daje następującą liczbę, która jest poprawna:

To jest wyjście z sessionInfo():

R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] methods   stats     graphics  grDevices utils     datasets  base     

other attached packages:
[1] ggplot2_0.9.3.1

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] colorspace_1.2-4   dichromat_2.0-0    digest_0.6.4       grid_3.0.2        
 [5] gtable_0.1.2       labeling_0.2       MASS_7.3-29        munsell_0.4.2     
 [9] plyr_1.8           proto_0.3-10       RColorBrewer_1.0-5 reshape2_1.2.2    
[13] scales_0.2.3       stringr_0.6.2 

Najprostszym rozwiązaniem jest konwersja zmiennej kategorycznej na czynnik przed podzbiorem. Dolna linia polega na tym, że potrzebna jest zmienna czynnikowa o dokładnie tych samych poziomach we wszystkich podzbiorach.

library(ggplot2)
dataset <- data.frame(category = rep(LETTERS[1:5], 100), 
    x = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)), y = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)))
dataset$fCategory <- factor(dataset$category)
subdata <- subset(dataset, category %in% c("A", "D", "E"))

Ze zmienną znakową

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = category)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = category)) + geom_point()

Ze zmienną czynnikową

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()

Na podstawie bardzo pomocnej odpowiedzi jorana udało mi się wymyślić To rozwiązanie dla stabilnej skali kolorów dla czynnika boolean(TRUE, FALSE).

boolColors <- as.character(c("TRUE"="#5aae61", "FALSE"="#7b3294"))
boolScale <- scale_colour_manual(name="myboolean", values=boolColors)

ggplot(myDataFrame, aes(date, duration)) + 
  geom_point(aes(colour = myboolean)) +
  boolScale

Ponieważ ColorBrewer nie jest zbyt pomocny w binarnych skalach kolorów, dwa potrzebne kolory są definiowane ręcznie.

Tutaj myboolean jest nazwa kolumny w myDataFrame trzymającej współczynnik PRAWDA / FAŁSZ. date i duration to nazwy kolumn, które mają być odwzorowane na osi x i y wykresu w tym przykładzie.

To jest stary post, ale szukałem odpowiedzi na to samo pytanie,

Dlaczego nie spróbować czegoś takiego:

scale_color_manual(values = c("foo" = "#999999", "bar" = "#E69F00"))

Jeśli masz wartości kategoryczne, nie widzę powodu, dla którego to nie powinno działać.