library(tidyverse)
library(gghighlight)
d <- mtcars %>%
#filter(drat >= 3) %>%
select(mpg,disp,hp,drat) %>%
gather(variable, value, -disp, -hp, -drat)
d
#> disp hp drat variable value
#> 1 160.0 110 3.90 mpg 21.0
#> 2 160.0 110 3.90 mpg 21.0
#> 3 108.0 93 3.85 mpg 22.8
#> 4 258.0 110 3.08 mpg 21.4
#> 5 360.0 175 3.15 mpg 18.7
#> 6 225.0 105 2.76 mpg 18.1
#> 7 360.0 245 3.21 mpg 14.3
#> 8 146.7 62 3.69 mpg 24.4
#> 9 140.8 95 3.92 mpg 22.8
#> 10 167.6 123 3.92 mpg 19.2
#> 11 167.6 123 3.92 mpg 17.8
#> 12 275.8 180 3.07 mpg 16.4
#> 13 275.8 180 3.07 mpg 17.3
#> 14 275.8 180 3.07 mpg 15.2
#> 15 472.0 205 2.93 mpg 10.4
#> 16 460.0 215 3.00 mpg 10.4
#> 17 440.0 230 3.23 mpg 14.7
#> 18 78.7 66 4.08 mpg 32.4
#> 19 75.7 52 4.93 mpg 30.4
#> 20 71.1 65 4.22 mpg 33.9
#> 21 120.1 97 3.70 mpg 21.5
#> 22 318.0 150 2.76 mpg 15.5
#> 23 304.0 150 3.15 mpg 15.2
#> 24 350.0 245 3.73 mpg 13.3
#> 25 400.0 175 3.08 mpg 19.2
#> 26 79.0 66 4.08 mpg 27.3
#> 27 120.3 91 4.43 mpg 26.0
#> 28 95.1 113 3.77 mpg 30.4
#> 29 351.0 264 4.22 mpg 15.8
#> 30 145.0 175 3.62 mpg 19.7
#> 31 301.0 335 3.54 mpg 15.0
#> 32 121.0 109 4.11 mpg 21.4
ggplot(d, aes(disp,value,color=factor(variable))) +
#facet_wrap( ~ drat, labeller = label_both) +
geom_point() +
gghighlight(drat >= 3, use_group_by = FALSE) +
geom_smooth(method='loess')
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