r - 从指定的x值显示geom_smooth()趋势线

Question

假设一个数据集包含以下格式的每个时间段和多个组的计数数据:

set.seed(123)
df <- data.frame(group = as.factor(rep(1:3, each = 50)),
                 week = rep(1:50, 3),
                 rate = c(round(700 - rnorm(50, 100, 10) - 1:50 * 2, 0),
                          round(1000 - rnorm(50, 200, 10) - 1:50 * 2, 0),
                          round(1000 - rnorm(50, 200, 10) - 1:50 * 2, 0)))

    group week rate
1       1    1  604
2       1    2  598
3       1    3  578
4       1    4  591
5       1    5  589
6       1    6  571
7       1    7  581
8       1    8  597
9       1    9  589
10      1   10  584

我有兴趣为每个组拟合基于模型的趋势线，但是，我希望仅从某个x值显示此趋势线。要使用所有数据点可视化趋势线(需要 ggplot2):

df %>%
 ggplot(aes(x = week,
            y = rate,
            group = group,
            lty = group)) + 
 geom_line() +
 geom_point() +
 geom_smooth(method = "glm", 
             method.args = list(family = "quasipoisson"),
             se = FALSE) 

或根据特定值范围拟合模型(需要 ggplot2和 dplyr):

df %>%
 group_by(group) %>%
 mutate(rate2 = ifelse(week < 35, NA, rate)) %>%
 ggplot(aes(x = week,
            y = rate,
            group = group,
            lty = group)) + 
 geom_line() +
 geom_point() +
 geom_smooth(aes(y = rate2),
             method = "glm", 
             method.args = list(family = "quasipoisson"),
             se = FALSE)

但是，我无法找到一种使用所有数据来拟合模型的方法，而只能显示特定x值(例如35+)的趋势线。因此，我本质上是希望为图一计算出趋势线，但要使用 ggplot2和理想情况下仅使用一个管道根据第二个图显示趋势线。

Answer 1

我去看看@tjebo提到的after_stat函数。看看以下项目对您有用吗？

df %>%
  ggplot(aes(x = week,
             y = rate,
             lty = group)) + 
  geom_line() +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "glm", 
              aes(group = after_stat(interaction(group, x > 35)),
                  colour = after_scale(alpha(colour, as.numeric(x > 35)))),
              method.args = list(family = "quasipoisson"),
              se = F)

通过将与每条线关联的点分成两组，即x <= 35区域中的点和x> 35区域中的点，这是有效的，因为线的颜色不应改变，并为每个新组定义单独的颜色透明度。结果，只有x> 35区域中的线可见。
当使用该代码时，该代码会触发警告，说明 after_scale修改未应用于图例。但我认为这不是问题，因为无论如何我们都不需要它出现在图例中。