关于lattice包作图求助

magnolia

求各位大神指导！！！！
本人想做一个类似图1的图，我的数据就一个变量（distance1），有一个随机效应变量（year），想看的是sum1~ distance1 的一个关系，部分数据如下：

id	year	distance1	sum1	sum
1	2006	183.21	5148	3.711723
2	2006	442	1360	3.133858
3	2006	187.33	11455	4.059033
4	2006	795.74	287	2.459392
5	2006	684.69	1485	3.172019
6	2006	552.89	2382	3.377124
7	2006	813.09	553	2.74351
8	2006	525.11	53149	4.725503
9	2006	510.27	29680	4.472479
10	2006	806.29	201	2.305351
11	2006	728.41	207	2.318063
12	2006	770.91	42170	4.625014
13	2006	766.86	11507	4.061
14	2006	987.29	563	2.751279
15	2006	1250.55	703	2.847573
16	2006	1369.28	6	0.845098
17	2006	1246.47	4551	3.658202
18	2006	1157.04	2032	3.308137
19	2006	1178.97	5850	3.76723
20	2006	1435.69	49	1.69897
21	2006	1264.55	1392	3.143951
22	2006	1358.17	172	2.238046
23	2006	1579.72	216	2.33646
24	2006	1561.39	119	2.079181
25	2006	1509.79	0	0
26	2006	1563.55	52	1.724276
27	2006	1456.39	57	1.763428
28	2006	1472.95	161	2.209515
29	2006	1398.46	1920	3.283527
30	2006	1632.7	8	0.954243
31	2006	1590.86	3	0.60206
32	2006	902.86	705	2.848805
33	2006	902.35	90	1.959041
34	2007	442	38	1.591065
35	2007	187.33	4061	3.60874
36	2007	183.21	5148	3.711723
37	2007	525.11	3067	3.486855
38	2007	795.74	118	2.075547
39	2007	684.69	741	2.870404
40	2007	576.22	56	1.755875
41	2007	813.09	420	2.624282
42	2007	510.27	67498	4.829297
43	2007	551.74	921	2.964731
44	2007	552.89	0	0
45	2007	806.29	1086	3.03623
46	2007	770.91	104824	5.020465
47	2007	987.29	6	0.845098
48	2007	0.99	6892	3.838408
49	2007	1435.69	0	0
50	2007	1369.28	792	2.899273
51	2007	1246.47	4009	3.603144
52	2007	1250.55	8568	3.93293
53	2007	1157.04	327	2.515874
54	2007	1178.97	542	2.7348
55	2007	1358.17	340	2.532754
56	2007	1579.72	102	2.012837
57	2007	1561.39	114	2.060698
58	2007	1509.79	619	2.792392
59	2007	1632.7	735	2.866878
60	2007	1590.86	74	1.875061
61	2007	1442.58	357	2.553883
62	2007	1251.58	98	1.995635
63	2007	1456.39	36	1.568202
64	2007	1472.95	120	2.082785
65	2007	902.86	48	1.690196
66	2007	902.35	0	0
67	2008	183.21	3596	3.55594
68	2008	442	1040	3.017451
69	2008	187.33	17585	4.245167
70	2008	795.74	1131	3.053846
71	2008	684.69	734	2.866287
72	2008	510.27	24588	4.390741
73	2008	576.22	70	1.851258
74	2008	525.11	2545	3.405858
75	2008	552.89	129	2.113943
76	2008	806.29	512	2.710117
77	2008	813.09	172	2.238046
78	2008	728.41	1524	3.18327
79	2008	770.91	29491	4.469704
80	2008	900.81	369	2.568202

图1有个代码，我不太会改，对lattice包中的panel函数不太清楚怎么弄，所以请教各位大神，可以怎么改，能做出类似的图来
附上图1的代码和数据
图1 的代码
MyData <- expand.grid(Time = seq(1,4,length = 10),
                      Treatment = levels(KW$Treatment))
Z <- model.matrix(~Time + Treatment, data = MyData)
MyData$eta <- Z %*% Betas
MyData$mu  <- exp(MyData$eta)

xyplot(Dandelion ~ Time | Treatment,
       xlab = list("Time (days)", cex = 1.5),
       ylab = list("Number of dandelion pollen grains", cex = 1.5),
       data = KW, layout = c(3,1),
       type = "p", col = 1,
       strip = strip.custom(bg = 'white',
                            par.strip.text = list(cex = 1.2)),
       scales = list(alternating = T,
                     x = list(relation = "same"),
                     y = list(relation = "same")),

       panel = function(x,y, subscripts,...){
               ID <- KW$Treatment[subscripts][1]
               x1 <- MyData[MyData$Treatment == ID,"Time"]
               y1 <- MyData[MyData$Treatment == ID,"mu"]
               panel.lines(x1,y1, lwd = 5, col =1)
               panel.points(x,y, pch = 16, col = 1)
              
               xx1 <- KW$Time[subscripts]
               yy1 <- mu[subscripts]
               Hives <- KW$Hive[subscripts]
               NH <- unique(Hives)
               for (i in 1:4){
               panel.lines(xx1[Hives==NH],
                           yy1[Hives==NH],
                           lwd = 1, col = 1)
       }}            
)

p.s. 代码中Betas 、eta有一个很长的代码计算。。。就没放了。。。主要想知道后面xyplot那块针对我自己的数据可以怎么改。。。。
图1的数据：
Time        Hive        Treatment        Dandelion       
1        1        Syrup        236       
2        1        Syrup        167       
3        1        Syrup        227       
4        1        Syrup        225       
1        2        Syrup        306       
2        2        Syrup        308       
3        2        Syrup        241       
4        2        Syrup        304       
1        3        Syrup        36       
2        3        Syrup        10       
3        3        Syrup        2       
4        3        Syrup        19       
1        4        Syrup        249       
2        4        Syrup        208       
3        4        Syrup        66       
4        4        Syrup        43       
1        5        Syrup        139       
2        5        Syrup        145       
3        5        Syrup        146       
4        5        Syrup        110       
1        6        Protein        347       
2        6        Protein        140       
3        6        Protein        153       
4        6        Protein        38       
1        7        Protein        129       
2        7        Protein        43       
3        7        Protein        42       
4        7        Protein        39       
1        8        Protein        35       
2        8        Protein        89       
3        8        Protein        100       
4        8        Protein        27       
1        9        Protein        111       
2        9        Protein        87       
3        9        Protein        48       
4        9        Protein        25       
1        10        Protein        98       
2        10        Protein        76       
3        10        Protein        27       
4        10        Protein        59       
1        11        Control        32       
2        11        Control        50       
3        11        Control        9       
4        11        Control        31       
1        12        Control        13       
2        12        Control        1       
3        12        Control        0       
4        12        Control        6       
1        13        Control        230       
2        13        Control        222       
3        13        Control        227       
4        13        Control        225       
1        14        Control        31       
2        14        Control        51       
3        14        Control        11       
4        14        Control        29       
1        15        Control        11       
2        15        Control        2       
3        15        Control        1       
4        15        Control        7       



拜托了！！！！万分感谢！！！！

chunfei_xu

MyData=read.csv("test_lattice_data.csv",header=TRUE)#test_lattice_data.csv保存了你的数据

MyPanel=function(x,y){
    panel.lines(x,y,lwd=5,col=1)
    panel.points(x,y,pch=16,col=1)
    panel.rug(x,y)
    panel.grid(-1,-1)
}

xyplot(sum1 ~ distance1 | year,
        xlab = list("Time (days)", cex = 1.5),
        ylab = list("Number of dandelion pollen grains", cex = 1.5),
        data = MyData, layout = c(3,1),
        type = "p", col = 1,
        panel = MyPanel )

你先运行上述代码试试，先画一个简单的，然后再拓展！

magnolia

chunfei_xu 发表于 2017-10-11 09:59
MyData=read.csv("test_lattice_data.csv",header=TRUE)#test_lattice_data.csv保存了你的数据

MyPanel= ...

谢谢，能把每一年的情况给画出来，但是如果我想把这些都放在一张图里面，该怎么操作？我看例子的代码有for循环，然后我可以怎么改？

chunfei_xu

把每年的数据分开画在一张图里吗？那就用不着那么复杂啦。常规画图就行了，何必一定要用这种格式呢。
方法就是按年筛选，然后用几次lines函数设置不同的颜色属性就能画出不同年份，不同颜色的曲线了。

magnolia

chunfei_xu 发表于 2017-10-19 17:36
把每年的数据分开画在一张图里吗？那就用不着那么复杂啦。常规画图就行了，何必一定要用这种格式呢。
方法 ...

也对，自己太纠结了，哈哈哈