将两个具有不同数据点的散点图组合起来

我有一个要求，我想在同一绘图区域中组合两个不同的散点图。一个散点图使用指标 1，另一张散点图使用指标 2。 在R中可行吗？ 我已经添加了数据集和代码。但不知道如何将这两个合并在同一个图中。

df1 <- data.frame(Product = c("A","B","C"),
                  ProductMetric =  c("85","90","92"),
                  CategoryMetric = c("83"),
                  Category = c("AAA"))
df1
ggplot(data=df1, mapping= aes(x=Category,y= ProductMetric))+ geom_point(size=5)+
  ggplot(data=df1, mapping= aes(x=Category,y= CategoryMetric))+ geom_point(size=5)

所以基本上在合并结果之后，同一个图表中应该有 4 个圆圈，基本上我想在同一个图表中用圆圈显示产品平均值和类别平均值，以便最终用户只需查看即可将产品平均值与类别平均值进行比较图表。

问候， 阿卡什

您只需将数据从wide to long格式使用gather来自tidyr包裹。阅读更多here http://garrettgman.github.io/tidying/

library(dplyr)  
library(tidyr)
library(ggplot2)

df1 <- data.frame(Product = c("A","B","C"),
                  ProductMetric =  c("85","90","92"),
                  CategoryMetric = c("83"),
                  Category = c("AAA"))
df1

#>   Product ProductMetric CategoryMetric Category
#> 1       A            85             83      AAA
#> 2       B            90             83      AAA
#> 3       C            92             83      AAA

df1_long <- df1 %>% 
  gather(key, value, -Category, -Product)
df1_long

#>   Product Category            key value
#> 1       A      AAA  ProductMetric    85
#> 2       B      AAA  ProductMetric    90
#> 3       C      AAA  ProductMetric    92
#> 4       A      AAA CategoryMetric    83
#> 5       B      AAA CategoryMetric    83
#> 6       C      AAA CategoryMetric    83

ggplot(df1_long, aes(x = Category, y = value, color = key)) + geom_point(size = 5)

编辑：保留Category Ave颜色red同时更改每个的颜色和图例Product动态地取决于产品的数量。

myCol <- c(RColorBrewer::brewer.pal(length(unique(df1$Product)), "Set2"), "red")

ggplot(df1, aes(x = Product, y = ProductMetric, color = Product)) + geom_point(size = 5) +
  geom_point(data = df1, aes(y = CategoryMetric, color = "Category Ave"), size = 5) +
  scale_color_manual("Legend", 
                     labels = c(paste0("Product ", df1$Product), "Category Ave"),
                     values = myCol)

ggplot(df1, aes(x = Category, y = ProductMetric, color = Product)) + geom_point(size = 5) +
  geom_point(data = df1, aes(y = CategoryMetric, color = "Category Ave"), size = 5) +
  scale_color_manual("Legend", 
                     labels = c(paste0("Product ", df1$Product), "Category Ave"),
                     values = myCol)

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