我编写了一个由两个单独的数据帧编译而成的ggplot脚本，但就目前而言，由于aes中不包含颜色，因此没有图例。如果可能，我宁愿将两个数据集分开，但无法弄清楚如何添加图例。有什么想法吗？
我尝试过将颜色直接添加到es函数中，但是然后颜色只是作为变量添加并在图例中列出，而不是对实际数据进行着色。
在创建绘图后，用基数r对此进行绘图：
legend("top",c("Delta 18O","Delta 13C"),fill=c("red","blue")
并得到了我所需要的，但是我不确定如何在ggplot中复制它。
下面的代码当前准确地绘制了我想要的内容，只是缺少了图例...理想情况下，该图例应与上面的代码行匹配，除了“ 18”和“ 13”需要上标。
使用base r（具有正确的图例，但没有上标13和18的情况下有正确的图例）的旧图以及缺少图例的当前图的示例可以在以下位置找到：旧：https : //imgur.com/xgd9e9C新的，缺少图例：https ：//imgur.com/eGRhUzf
后台数据
head(avar.data.x)
time av error
1 1.015223 0.030233604 0.003726832
2 2.030445 0.014819145 0.005270609
3 3.045668 0.010054801 0.006455241
4 4.060891 0.007477541 0.007453974
5 5.076113 0.006178282 0.008333912
6 6.091336 0.004949045 0.009129470
head(avar.data.y)
time av error
1 1.015223 0.06810001 0.003726832
2 2.030445 0.03408136 0.005270609
3 3.045668 0.02313839 0.006455241
4 4.060891 0.01737148 0.007453974
5 5.076113 0.01405144 0.008333912
6 6.091336 0.01172788 0.009129470
以下avarn函数产生一个具有三列和数千行的数据帧（请参见上面的标题）。然后将它们随时间记录在对数/对数图上。
avar.data.x <- avarn(data3$"d Intl. Std:d 13C VPDB - Value",frequency)
avar.data.y <- avarn(data3$"d Intl. Std:d 18O VPDB-CO2 - Value",frequency)
创建艾伦偏差图
ggplot()+
geom_line(data=avar.data.y,aes(x=time,y=sqrt(av)),color="red")+
geom_line(data=avar.data.x,aes(x=time,y=sqrt(av)),color="blue")+
scale_x_log10()+
scale_y_log10()+
labs(x=expression(paste("Averaging Time ",tau," (seconds)")),y="Allan Deviation (per mil)")
上面的绘图仅缺少图例以显示两个绘图数据集的名称及其各自的颜色。我想要图例顶部中心的图例。
如何为图例标题加上上标？：
ggplot()+
geom_line(data=avar.data.y,aes(x=time,y=sqrt(av),
color =expression(paste("Delta ",18^,"O"))))+
geom_line(data=avar.data.xmod,aes(x=time,y=sqrt(av),
color=expression(paste("Delta ",13^,"C"))))+
scale_color_manual(values = c("blue", "red"),name=NULL) +
scale_x_log10()+
scale_y_log10()+
labs(
x=expression(paste("Averaging Time ",tau," (seconds)")),
y="Allan Deviation (per mil)") +
theme(legend.position = c(0.5, 0.9))
color在内设置并向您的绘图aes添加scale_color_函数应该可以解决问题。
ggplot()+
geom_line(data=avar.data.y,aes(x=time,y=sqrt(av), color = "a"))+
geom_line(data=avar.data.x,aes(x=time,y=sqrt(av), color="b"))+
scale_color_manual(
values = c("red", "blue"),
labels = expression(avar.data.x^2, "b")
) +
scale_x_log10()+
scale_y_log10()+
labs(
x=expression(paste("Averaging^2 Time ",tau," (seconds)")),
y="Allan Deviation (per mil)") +
theme(legend.position = c(0.5, 0.9))
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