为每个因子组添加单独的 vlines 到 ggplot（变量重要性随机森林的点图）

我正在使用 ggplot2 制作随机森林中六个相关变量重要性结果的点图。我的数据（我已经使用 reshape2 将其转换为长格式）如下所示（我的真实数据集有点大）：

Factor    Group    Value
Gender      A      0.000127
Age         A      0.000383
Informant   A     -0.000191
Gender      B     -0.000255
Age         B      0.000389
Informant   B     -0.000312
Gender      C     -0.000285
Age         C      0.000389
Informant   C     -0.000282

我可以像这样制作点图：

ggplot(mydata, aes(x = Value, y = Factor, colour = Group)) + geom_point() 

here is an example of what this looks like with a different dataset:

然而，我想要画一条线来指示哪些因素对每个组都很重要。如第 4 页所述本指南 http://www.stanford.edu/~stephsus/R-randomforest-guide.pdf，在这样的数据集中“如果变量的重要性值高于最低负分变量的绝对值，则变量可以被认为是信息丰富且重要的”.

我想要一个类似于上面的图，同时每个组都有单独的重要性线。这段代码让我很接近，但没有为每个组做单独的行。有人知道该怎么做吗？我尝试过将美学颜色映射到组，但显然缺少一些东西。

ggplot(mydata, aes(x = Value, y = Factor, colour = Group)) +
geom_point() +geom_vline(data=mydata, aes(xintercept=abs(min(Value)),
colour=Group))

我不太确定为什么你的代码不起作用，但是方式出了问题geom_vline正在应用中的功能xintercept范围。相反，在外部执行此操作ggplot创建一个单独的数据框，其中包含每个级别的 x 截距值Group并将其提供给geom_vline.

# Create the dotplot without the significance lines
p = ggplot(mydata, aes(x = Value, y = Factor, colour = Group)) +
           geom_point()

# Create a separate data frame with the x-intercept for each level of Group 
# (I used dplyr for this, but you can of course do this in base R, data.table, 
#  or whatever your favorite method happens to be)
library(dplyr)
signif.lines = mydata %.%
  group_by(Group) %.%
  summarise(xvalue=abs(min(Value)))

# Add significance lines to the plot using the new data frame
p + geom_vline(data=signif.lines, aes(xintercept=xvalue, colour=Group))