您可以使用函数代替data.frame作为层的data参数来子集化数据。此函数将被提供作为ggplot参数的全局数据，并且结果将被层使用。

ggplot(mtcars,aes(x = mpg)) +
  geom_point(
    aes(y = wt), 
    data = function(data) {
      data[data$mpg>=15 & data$mpg<=20,]
    }
  ) +
  geom_smooth(aes(y = qsec))

作为@Billy34方法的一种变体，您可以用途：

ggplot(mtcars,aes(x = mpg)) +
  geom_point(aes(y = wt), ~subset(., mpg >=15 & mpg <=20)) +
  geom_smooth(aes(y = qsec))

geom_*函数具有data作为它们的第二参数，对于该参数，我们可以使用tidyverse语法来生成lambda函数以操纵数据，使用与我们可能如何使用dplyr::filter类似的基subset函数。

你可以使用ggplot_build来过滤两个geom图层的x值。所以首先过滤第一个图层[[1]]和第二个图层[[2]]来显示你想要的范围。下面是一个可重复的例子：

library(ggplot2)
p <- ggplot(mtcars,aes(x = mpg)) +
  geom_point(aes(y = wt)) +
  geom_smooth(aes(y = qsec))

q <- ggplot_build(p)

# first layer is geom point
q$data[[1]] <- q$data[[1]][q$data[[1]]$x >= 15 & q$data[[1]]$x <= 20, ]
# second layer is geom smooth
q$data[[2]] <- q$data[[2]][q$data[[2]]$x >= 25 & q$data[[2]]$x <= 30, ]

q <- ggplot_gtable(q)

plot(q)

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