关于r：geom_abline似乎不尊重facet_grid中的组[ggplot2]

geom_abline does not seem to respect groups in facet_grid [ggplot2]

只是试图了解geom_abline如何与ggplot中的构面一起使用。

我有一个学生考试成绩的数据集。这些位于具有4列的数据表dt中：

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student: unique student ID
cohort: grouping factor for students (A, B, a€| H)
subject: subject of the test (English, Math, Science)
score: the test score for that student in that subject

目标是比较同类群组。以下代码段创建了一个样本数据集。

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library(data.table)
## cohorts: list of cohorts with number of students in each
cohorts <- data.table(name=toupper(letters[1:8]),size=as.numeric(c(8,25,16,30,10,27,13,32)))
## base: assign students to cohorts
base <- data.table(student=c(1:sum(cohorts$size)),cohort=rep(cohorts$name,cohorts$size))
## scores for each subject
english <- data.table(base,subject="English", score=rnorm(nrow(base), mean=45, sd=50))
math <- data.table(base,subject="Math", score=rnorm(nrow(base), mean=55, sd=25))
science <- data.table(base,subject="Science", score=rnorm(nrow(base), mean=70, sd=25))
## combine
dt <- rbind(english,math,science)
## clip scores to (0,100)
dt$score<- (dt$score>=0) * dt$score
dt$score<- (dt$score<=100)*dt$score + (dt$score>100)*100

以下显示的是按受试者分组且按主题划分的，具有95％CL的同类群组的平均得分，并包括(蓝色，虚线)参考线(使用geom_abline)。

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library(ggplot2)
library(Hmisc)
ggp <- ggplot(dt,aes(x=cohort, y=score)) + ylim(0,100)
ggp <- ggp + stat_summary(fun.data="mean_cl_normal")
ggp <- ggp + geom_abline(aes(slope=0,intercept=mean(score)),color="blue",linetype="dashed")
ggp <- ggp + facet_grid(subject~.)
ggp

问题是参考线(来自geom_abline)在所有方面都是相同的(=所有学生和所有科目的总平均分)。因此stat_summary似乎尊重facet_grid中隐含的分组(例如，按主题)，但abline则不这样做。谁能解释为什么？

NB：我意识到可以通过创建一个单独的分组均值表并将其用作geom_abline(如下)中的数据源来解决此问题，但是为什么这样做是必需的？

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means <- dt[,list(mean.score=mean(score)),by="subject"]
ggp <- ggplot(dt,aes(x=cohort, y=score)) + ylim(0,100)
ggp <- ggp + stat_summary(fun.data="mean_cl_normal")
ggp <- ggp + geom_abline(data=means, aes(slope=0,intercept=mean.score),color="blue",linetype="dashed")
ggp <- ggp + facet_grid(subject~.)
ggp