I don't think this approach will work. In your call to facet_grid you
call variable twice. Another way to do this is create another
variable, call it "variable2" and set it equal to variable. Now look
at the dataframe. You have values for variable = x1, variable2 = x1,
but no values for variable = x1, variable2 = x2 etc. In other words, I
think it's more complicated than you were hoping.

There is plotmatrix, but I've never been able to get it to work
correctly when I try to map additional variables to color or shape
scales etc.

-Ista

On Sat, Jan 9, 2010 at 8:02 PM, stephen sefick <ssef...@gmail.com> wrote:
> #I would like to use the below data to make a scatter plot matrix with
> #code similar to that below the data
> #conceptually this is the right approach I think
> #thanks in advance
>
> melt.gg <- structure(list(stream = c("Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "D13", "D13",
> "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
> "D13", "D13", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
> "D13", "D13", "D13", "D13", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
> "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower", "Bonham Lower",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper", "Bonham Upper",
> "Bonham Upper", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
> "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower", "Sally Lower",
> "Sally Lower", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper",
> "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper", "Sally Upper"),
>    agg_site = c("Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham", "Bonham",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13", "D13",
>    "D13", "D13", "D13", "D13", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally", "sally",
>    "sally"), yearmonth = structure(c(2004.75, 2005, 2005.33333333333,
>    2005.66666666667, 2006, 2006.33333333333, 2006.66666666667,
>    2007, 2007.33333333333, 2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333,
>    2008.66666666667, 2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667,
>    2006, 2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667,
>    2004.75, 2005, 2005.33333333333, 2005.66666666667, 2006,
>    2006.33333333333, 2006.66666666667, 2007, 2007.33333333333,
>    2007.66666666667, 2008, 2008.33333333333, 2008.66666666667
>    ), class = "yearmon"), date = structure(c(12L, 27L, 15L,
>    26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 12L, 27L,
>    15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 17L,
>    27L, 15L, 23L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 9L, 16L, 24L,
>    12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L,
>    24L, 17L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L,
>    16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L,
>    8L, 16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L,
>    18L, 8L, 16L, 24L, 17L, 27L, 15L, 23L, 22L, 14L, 28L, 19L,
>    10L, 18L, 9L, 16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L,
>    19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 17L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L,
>    28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L,
>    14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L,
>    22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 17L, 27L, 15L,
>    23L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 9L, 16L, 24L, 12L, 27L,
>    15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L, 17L,
>    27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L, 24L,
>    12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L, 16L,
>    24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L, 8L,
>    16L, 24L, 17L, 27L, 15L, 23L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L, 18L,
>    9L, 16L, 24L, 12L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L, 10L,
>    18L, 8L, 16L, 24L, 17L, 27L, 15L, 26L, 22L, 14L, 28L, 19L,
>    10L, 18L, 8L, 16L, 24L), .Label = c("01Jan2003", "01May2002",
>    "01May2003", "01Sep2002", "01Sep2003", "05May2000", "06May2001",
>    "08Jan2008", "09Jan2008", "10May2007", "11Jan2000", "11Oct2004",
>    "12Jan2002", "12May2006", "13May2005", "13May2008", "13Oct2004",
>    "17Sep2007", "18Jan2007", "18Sep2000", "20Sep2001", "21Jan2006",
>    "21Sep2005", "22Sep2008", "23Jan2001", "23Sep2005", "24Jan2005",
>    "27Sep2006"), class = "factor"), year = structure(c(1L, 2L,
>    2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L,
>    3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L,
>    3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L,
>    4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L,
>    5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L,
>    5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L,
>    2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L,
>    2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L,
>    3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L,
>    4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L,
>    4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L,
>    5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L,
>    1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L,
>    2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L,
>    3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L,
>    3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L,
>    4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L,
>    5L, 5L, 5L), .Label = c("2004", "2005", "2006", "2007", "2008"
>    ), class = "factor"), month = structure(c(2L, 1L, 3L, 4L,
>    1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L,
>    4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L,
>    3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L,
>    1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L,
>    4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L,
>    1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L,
>    4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L,
>    3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L,
>    1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L,
>    4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L,
>    3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L,
>    2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L,
>    3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L,
>    1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L,
>    4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L,
>    3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L,
>    1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 3L,
>    4L), .Label = c("1", "10", "5", "9"), class = "factor"),
>    variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
>    2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("X1",
>    "X2", "X3", "X4"), class = "factor"), value = c(-0.29268068412058,
>    -0.408345590557969, -0.598090852570842, -0.107580681947029,
>    0.0756385325151614, 0.07179283693242, 0.155501652485759,
>    -0.131367494571153, -0.323531857929751, 0.124697741975635,
>    -0.187183758244986, -0.340375751025794, -0.0721469021395035,
>    -0.33900986261917, -0.128943042706911, -0.222193688007276,
>    0.0156633792657038, 0.152781023035667, 0.0862477356849547,
>    0.266461339619607, 0.0615906521941667, -0.138078539300714,
>    0.178904231521397, -0.00498028866480877, -0.103443385699591,
>    0.0797594896859104, 0.00153036362749529, -0.174741051227915,
>    -0.0482879078760747, 0.674451817396277, 0.811451848239348,
>    0.945206112811682, 0.698479993281548, 0.580704658485884,
>    0.569993842195396, 0.839789223173212, 0.164712046901711,
>    -0.122855194405578, 0.214867796503538, -0.309898482321086,
>    -0.262913560450783, -0.245099861271544, -0.0871989078106842,
>    -0.0402380970075905, 0.015472119963775, 0.067013188147713,
>    -0.1443155708415, -0.155443041020754, 0.252630055308496,
>    0.0129630313591423, -0.222433877571472, 0.0559890662964845,
>    -0.318794666899163, -0.411429594574563, -0.444162946292543,
>    -0.206684983946933, 0.156765089225192, -0.158306382902767,
>    0.166945812535156, -0.207025178729242, -0.210965815991836,
>    -0.0656261678940583, -0.106322120805331, -0.0856803917212684,
>    -0.0716284986996687, 0.25938358551466, 0.41961513432598,
>    0.195300569779531, 0.0476770344196272, -0.0398967169396079,
>    -0.329503302274549, -0.160698362396482, 0.0553734574636992,
>    -0.331311828650911, -0.251889012623212, -0.112401869265410,
>    -0.435031593892727, -0.474976862864942, 0.208393603079143,
>    0.416090113462421, 0.209434274715606, 0.11016543501281, 0.180689055736926,
>    -0.107355748516166, -0.0468567418259217, 0.0726596696917437,
>    -0.0573407495024205, -0.314988438385803, 0.0155044468535842,
>    -0.455626278208973, -0.459800519441012, 0.400094638475554,
>    0.69003684273911, 0.385267285965507, 0.195927432214638, 0.260279652378949,
>    0.346704059061312, -0.0238617598224212, 0.432553441141767,
>    0.22212947208964, -0.160620989836625, -0.141547792737286,
>    -0.307810712596789, -0.274260919730948, 0.131298339086351,
>    0.352688413971644, 0.195934282298969, 0.0504625965248626,
>    0.138697087263055, -0.204750091009528, -0.157000783116220,
>    0.118066505574633, -0.177226468300318, -0.255343430124879,
>    -0.0339024710418689, -0.23361390842388, -0.294047840621796,
>    0.168942270133631, 0.443493887764169, 0.1560966666549, 0.320621344248777,
>    0.283245690392980, -0.331941000912087, 0.0212530888274958,
>    -0.0547789578921787, -0.107494614310628, -0.258650676281655,
>    -0.179885290816754, -0.326661990862512, -0.403001653637166,
>    -0.149125694543089, 0.123909400660492, 0.0430569403060745,
>    -0.332192780121263, 0.248210137018093, 0.56466338480602,
>    0.182366441057088, -0.25041006313406, -0.111948453454281,
>    0.0518807954774476, 0.50153557253192, 0.00452310460349212,
>    -0.282223545951419, -0.16585421708621, -0.147410461193315,
>    0.187881503176971, -0.226297164798094, 0.302570250723344,
>    0.311786779165594, 0.0734724190633757, -0.183253112832662,
>    -0.103091487553215, 0.0352061299174326, 0.0707081056803815,
>    -0.0222886099149788, -0.369702841682172, -0.0794689873944213,
>    0.099043148107574, 0.134409583264522, -0.230535395218891,
>    0.119989092380483, 0.194411862418071, 0.133158734305746,
>    -0.00402187087195422, -0.352519729979561, -0.220426387061339,
>    0.0120313416572033, -0.311181995275339, -0.300419590456467,
>    -0.316967574647105, 0.0813800135902457, 0.319559523502124,
>    -0.216055400544993, 0.338900741094771, 0.184662086804302,
>    -0.201914299762802, -0.168607381459235, -0.0326043093616108,
>    -0.0656885591135762, 0.0137503918453045, 0.154223364746257,
>    -0.124273304981595, -0.111046970622786, -0.188781876682577,
>    0.205087066343076, -0.386375630983979, 0.108976689492118,
>    0.309100117375345, 0.193397164837554, -0.0348571063829087,
>    0.151748946771074, 0.179130712223116, 0.113252602913015,
>    0.015578088438401, -0.07401743323213, 0.0032194254791392,
>    0.0440894240591707, -0.0185006867900867, -0.203657384979029,
>    0.0519932231959233, -0.0456531528084777, 0.0991567301948383,
>    0.37103279461153, -0.204465142054555, -0.0994463879915945,
>    0.644316822835, 0.205263508529846, 0.067600921407502, -0.202775003717507,
>    0.095935440021512, -0.354204521383463, -0.132602717079614,
>    0.0141654831588840, -0.111677629811929, -0.452871180690034,
>    0.145005504082473, -0.201814662757752, 0.0357709892226865,
>    0.140166632318320, -0.122801338175873, -0.0358504720654933,
>    -0.281104498768270, 0.200084243266254, -0.245165951877464,
>    -0.262246707230065, 0.116824807511754, -0.265623535750815,
>    -0.0651124776751175, 0.265961102644087, 0.262501760876308,
>    0.273829616446138, 0.357781764259993, 0.091311387467586,
>    0.125171838987169, 0.094644567375869, 0.171048195591688,
>    -0.165114964035041, -0.399895616961578, 0.181883937395798,
>    -0.223364788407258, -0.067071346085745, 0.297521265404909,
>    -0.385785869795191, -0.110835574757353, 0.126316104726185,
>    0.0811605960728528, 0.0160367774396163, -0.103179827831298,
>    0.247732351820347, -0.101880408120641, -0.151068958956049,
>    0.0445367395227580, -0.113354518336417, -0.204995692597744,
>    0.354375556613374, -0.210598913730922, -0.0139331733470270,
>    0.239561471951956, 0.0615237085281821, 0.0291284115497526
>    )), .Names = c("stream", "agg_site", "yearmonth", "date",
> "year", "month", "variable", "value"), row.names = c(NA, -260L
> ), class = "data.frame")
>
> #I would like to do this- a scatterplot matrix with ggplot.  I still
> want all of the mappings and such
> qplot(value, value, data=melt.gg, colour=year, shape=stream,
> group=agg_site)+geom_path()+facet_grid(variable~variable)
>
> --
> Stephen Sefick
>
> Let's not spend our time and resources thinking about things that are
> so little or so large that all they really do for us is puff us up and
> make us feel like gods.  We are mammals, and have not exhausted the
> annoying little problems of being mammals.
>
>                                                                -K. Mullis
>
> ______________________________________________
> R-help@r-project.org mailing list
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
> PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
> and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
>



-- 
Ista Zahn
Graduate student
University of Rochester
Department of Clinical and Social Psychology
http://yourpsyche.org

______________________________________________
R-help@r-project.org mailing list
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.

Reply via email to