Come aggiungere un'etichetta per una linea verticale con legenda in ggplot2

Question

R 3.1.2/ggplot2_1.0.0/Windows7

Come si può aggiungere 2 linee verticali con legenda in un grafico sfaccettato senza cambiare il tipo di linea? Nel seguente esempio non riesco a far apparire le leggende come le immaginerei (due linee continue e una legenda ad hoc) dal codice che sto scrivendo. Un esempio riproducibile:

library(ggplot2) 
library(plyr) 
library(e1071) 

set.seed(89) 
pm <- data.frame(pm10=rnorm(400, 150, 50), estacion=gl(4,100, labels = c('sur', 'norte', 'este', 'oeste'))) # data 
curtosis <- ddply(pm, .(estacion), function(val) sprintf("curtosis==%.2f", kurtosis(val$pm10))) 
asimetria <- ddply(pm, .(estacion), function(val) sprintf("asimetría==%.2f", skewness(val$pm10))) 

p1 <- ggplot(data=pm, aes(x=pm10, y=..density..)) + 
    geom_histogram(bin=15, fill='#deebf7', colour='#bdbdbd')+ 
    geom_density(size=1, colour='#cccccc')+ 
    geom_vline(data=aggregate(pm[1], pm[2], quantile, .8), mapping=aes(xintercept=pm10, linetype='percentil .8'), size=1, colour='#dfc27d', show_guide = T)+ 
    geom_vline(data=aggregate(pm[1], pm[2], median), mapping=aes(xintercept=pm10, linetype='mediana'), size=1, colour='#80cdc1', show_guide = T)+ 
    geom_text(data=curtosis, aes(x=350, y=.010, label=V1), size=3, parse=T)+ 
    geom_text(data=asimetria, aes(x=350, y=.008, label=V1), size=3, parse=T)+ 
    guides(linetype=guide_legend(override.aes=list(colour = c("#dfc27d","#80cdc1"))))+ 
    xlim(0,500)+ 
    facet_wrap(~ estacion, ncol=2) 

print(p1) 

Voglio le linee di essere solido (colore è ok) e il titolo della leggenda a dire: "Medida de tendencia".

Answer 1

L'idea principale per i ggplot piuttosto compatti come il vostro è separare la preparazione dei dati dal tracciato reale. All'interno della fase di preparazione dei dati è possibile organizzare i dati in base al concetto di tracciatura che si ha in mente.

Nel tuo caso questo comporta precomputing la statistica in questione:

df_vline <- rbind(
    aggregate(pm[1], pm[2], quantile, .8), 
    aggregate(pm[1], pm[2], median) 
) 
df_vline$stat <- rep(c("percentil .8", "mediana"), each = nrow(df_vline)/2) 

e quindi lo schema di associazione è abbastanza semplice, in modo da non devi pensare a imperativa manuale della leggenda.

ggplot(data=pm, aes(x=pm10, y=..density..)) + 
    geom_histogram(bin=15, fill='#deebf7', colour='#bdbdbd')+ 
    geom_density(size=1, colour='#cccccc')+ 
    geom_vline(data=df_vline, mapping=aes(xintercept=pm10, colour = stat), 
      linetype = 1, size=1, show_guide = T)+ 
    geom_text(data=curtosis, aes(x=350, y=.010, label=V1), size=3, parse=T)+ 
    geom_text(data=asimetria, aes(x=350, y=.008, label=V1), size=3, parse=T)+ 
    scale_colour_manual(values = c("#dfc27d","#80cdc1"), name = "Medida de tendencia")+ 
    xlim(0,500)+ 
    facet_wrap(~ estacion, ncol=2) 

(plot Nizza, tra l'altro.)