はじめに

こんな感じのデータがありました

xは時期　as.Date(“2024-03-08”)とかの値が入っているベクター

cancer はc(“GC”, “BC”) がん種の値が入ったベクター

y は表示したい値（平均値とか頻度とか）

low/hight はエラーバーの上限・下限（95%信頼区間とか）

何がしたいのか

データフレームをがん種別に作成した後に、それらを一つのグラフで表示したくなった

library(ggplot2)
library(ggsci)
library(scales)

BC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high) # BCとGCでそれぞれのベクターには
GC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high) # 異なる値が入っている

combined_data_frame <- rbind(BC_data_frame, GC_data_frame)

g5 <- ggplot(combined_data_frame, aes(x, y, color = cancer)) + 
   geom_smooth(aes(ymin = low, ymax = high), alpha = 0.2) + 
   scale_color_nejm() + 
   geom_point() + 
   geom_errorbar(aes(ymin = low, ymax = high), width = 10) + 
   scale_x_date(limits = c(as.Date("2020-05-15"), as.Date("2024-01-31")), oob = oob_keep) +
   scale_y_continuous(limits = c(0, 0.2), oob = oob_keep)
plot(g5)
ど

どうしたらどうなった

rbindで結合して、そのままプロットしたら2系列が分かれて表示された

全体はこんな感じ

setwd("C:/Users/****")

library(ggplot2)
library(ggsci)
library(scales)

x <- seq(as.Date("2020-06-01"), as.Date("2024-01-01"), by = "month")
k1 <-  binom.test(1, 11);	y <- c(k1$estimate);	low <- c(k1$conf.int[1]);	high <- c(k1$conf.int[2])
k2 <-  binom.test(1, 19);	y <- c(y, k2$estimate);	low <- c(low, k2$conf.int[1]);	high <- c(high, k2$conf.int[2])
# ... データ個所は中略
k43 <- binom.test(12, 135);	y <- c(y, k43$estimate);	low <- c(low, k43$conf.int[1]);	high <- c(high, k43$conf.int[2])
k44 <- binom.test(11, 131);	y <- c(y, k44$estimate);	low <- c(low, k44$conf.int[1]);	high <- c(high, k44$conf.int[2])
cancer <- rep("GC", 44)
GC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high)

k1 <-  binom.test(0, 12);	y <- c(k1$estimate);	low <- c(k1$conf.int[1]);	high <- c(k1$conf.int[2])
k2 <-  binom.test(0, 118);	y <- c(y, k2$estimate);	low <- c(low, k2$conf.int[1]);	high <- c(high, k2$conf.int[2])
# ... データ個所は中略
k43 <- binom.test(2, 302);	y <- c(y, k43$estimate);	low <- c(low, k43$conf.int[1]);	high <- c(high, k43$conf.int[2])
k44 <- binom.test(3, 279);	y <- c(y, k44$estimate);	low <- c(low, k44$conf.int[1]);	high <- c(high, k44$conf.int[2])
cancer <- rep("BC", 44)
BC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high)

combined_data_frame <- rbind(BC_data_frame, GC_data_frame)

g5 <- ggplot(combined_data_frame, aes(x, y, color = cancer)) + 
  geom_smooth(aes(ymin = low, ymax = high), alpha = 0.2) + 
  labs (title = "xxxxx in GC/BC") + 
  labs(subtitle = "xxxxx") +
  labs(    x        = "Calendar time",
           y        = "Proportion of report per exposure",
           caption  = "Error bars indicate 95% confidence interval calculated with Clopper and Pearson's method" ) +
  scale_color_nejm() + 
  geom_point() + 
  geom_errorbar(aes(ymin = low, ymax = high), width = 10) + 
  scale_x_date(limits = c(as.Date("2020-09-15"), as.Date("2024-02-01")), oob = oob_keep) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.3), oob = oob_keep)
plot(g5)