皆さん
Rは大好きですよね。
ggplot2も大好きですよね。
facet_wrapも便利なのでよく使いますよね
こんなグラフ書いたりしますよね。

library(tidyverse)

iris_data <- iris #癖でデータフレーム化してます。
iris_data %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Species)+
  theme_bw()

これだけでも最高に便利ですが、さらにこんなことしてみたですよね

Sepal.Lengthの平均を表す線を、irisの種類別に組み込みたい(geom_hline)
Sepal.Widthの平均を表す線を、irisの種類別に組み込みたい(geom_vline)
irisの種類別に1次直線を引きたい(geom_abline)

今回は、それをgeom_"xx"line系列の関数を利用して組み込んでみます。

事前準備

iris_dataのデータフレームとは別に、下記のデータを用意します

dMean <- iris_data %>%
  group_by(Species) %>% #facet_wrapで指定する分類軸でgroup_by
  summarise(Sepal.Length_mean = mean(Sepal.Length),
            Sepal.Width_mean = mean(Sepal.Width))

Speciesの名前を残すことが大事です。（後述）
これを利用して組み込んでいきます

geom_hline

iris_data %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_hline(data = dMean, aes(yintercept = Sepal.Length_mean)) +
  facet_wrap(~ Species)+
  theme_bw()

geom_hlineの引数にdataとして先程作成したdMeanを入れることで、SpeciesごとのSepal.Lengthの平均をグラフに入れることができます。
この後も基本的に同様の流れです。

geom_vline

iris_data %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_vline(data = dMean, aes(xintercept = Sepal.Width_mean)) +
  facet_wrap(~ Species)+
  theme_bw()

geom_abline

iris_data %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_abline(data = dMean, aes(slope = Sepal.Length_mean, intercept = Sepal.Width_mean)) +
  xlim(0,10) + #ablineがグラフに入るように軸の幅設定
  ylim(0,10) + #ablineがグラフに入るように軸の幅設定
  facet_wrap(~ Species)+
  theme_bw()

¹

ちなみにdMeanにSpeciesを入れないと下記のようなグラフになります。

dMean <- iris_data %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(Sepal.Length_mean = mean(Sepal.Length),
            Sepal.Width_mean = mean(Sepal.Width)) %>%
  select(-Species) #説明のためにSpecies列削除

iris_data %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_hline(data = dMean, aes(yintercept = Sepal.Length_mean)) +
  facet_wrap(~ Species)+
  theme_bw()

setosa,versicolor,virginiaそれぞれのSepal.Lengthの平均が組み込まれてしまいます。
これは推測ですが、facet_wrapでの分類軸と照らし合わせる必要がありそうです。

Enjoy!

このグラフを作る実際的な意味はありませんが、説明用で作りました ↩