Поместите легенду для каждой сетки facet_wrap в ggplot2.

Мех, @joran опередил меня (мой gridExtra устарел, но мне потребовалось 10 минут, чтобы понять это). Вот похожее решение, но в этом случае кошачий скин выполняется по уровням в Server.

library(gridExtra)
out <- by(data = x, INDICES = x$Server, FUN = function(m) {
      m <- droplevels(m)
      m <- ggplot(m, aes(Date, PercentUsed, group=1, colour = FileSystem)) + 
         geom_jitter(size=2) + geom_smooth(method="loess", se=T)
   })
do.call(grid.arrange, out)

# If you want to supply the parameters to grid.arrange
do.call(grid.arrange, c(out, ncol=3))

Лучше всего это сделать с помощью пакета gridExtra:

library(gridExtra)

xs <- split(x,f = x$Server)
p1 <- ggplot(xs$A,aes(x = Date,y = PercentUsed,group = 1,colour = FileSystem)) + 
        geom_jitter(size=0.5) + 
        geom_smooth(method="loess", se=T) + 
        facet_wrap(~Server, ncol=1)

p2 <- p1 %+% xs$B
p3 <- p1 %+% xs$C

grid.arrange(p1,p2,p3)

Вместо использования фасетов мы могли бы составить список графиков для каждой группы, а затем использовать для построения графиков cowplot::plot_grid. У каждого будет своя легенда:

# make list of plots
ggList <- lapply(split(x, x$Server), function(i) {
  ggplot(i, aes(Date, PercentUsed, group = 1, colour = FileSystem)) + 
    geom_jitter(size = 2) +
    geom_smooth(method = "loess", se = TRUE)})

# plot as grid in 1 columns
cowplot::plot_grid(plotlist = ggList, ncol = 1,
                   align = 'v', labels = levels(x$Server))

Как предложил @Axeman, мы могли бы добавлять метки, используя facet_grid(~Server) вместо labels = levels(x$Server).

Мне понравился ответ @joran, и я предложил несколько вариантов, основанных на их коде, в качестве отправной точки. Оба варианта решают проблему неправильного выравнивания фасетов.

Легенды вне граней

Если вы выберете моноширинный шрифт для своих элементов легенды, вы можете использовать str_pad, чтобы добавить отступы с правой стороны всех элементов легенды, заставив длину каждого из них быть согласованной.

Если вы хотите использовать моноширинный шрифт, это быстрое решение.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gridExtra)
library(stringr)

l <- max(nchar(as.character(x$FileSystem)))
mylevels <- as.character(levels(x$FileSystem))
mylevels <- str_pad(mylevels, width = l, side = "right", pad = " ")
x <- mutate(x, FileSystem = factor(str_pad(FileSystem, width = l, side = "right", pad = " "),
            levels = mylevels))
windowsFonts("Lucida Sans Typewriter" = windowsFont("Lucida Sans Typewriter"))
xs <- split(x,f = x$Server)
p1 <- ggplot(xs$A,aes(x = Date,y = PercentUsed,group = 1,colour = FileSystem)) + 
  geom_jitter(size=0.5) + 
  geom_smooth(method="loess", se=T) + 
  facet_wrap(~Server, ncol=1) +
  theme(legend.text = element_text(family = "Lucida Sans Typewriter"))

p2 <- p1 %+% xs$B
p3 <- p1 %+% xs$C

grid.arrange(p1,p2,p3)

Легенды внутри граней

Если вы не возражаете против легенд внутри каждого аспекта, вы можете добавить дополнительное пространство к каждому аспекту с помощью аргумента расширения внутри вызова scale:

library(lubridate)
x <- mutate(x, Date = as.Date(as.character(Date), format = "%m/%d/%Y"))
xs <- split(x,f = x$Server)
p1 <- ggplot(xs$A,aes(x = Date,y = PercentUsed,group = 1,colour = FileSystem)) + 
  geom_jitter(size=0.5) + 
  scale_x_date(expand = expansion(add = c(5, 20)),
               date_labels = "%d-%m-%Y") +
  geom_smooth(method="loess", se=T) + 
  facet_wrap(~Server, ncol=1) +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = c(0.9, 0.5))

p2 <- p1 %+% xs$B
p3 <- p1 %+% xs$C

grid.arrange(p1,p2,p3)

Кроме gridExtra и cowplot в игре теперь есть еще patchwork. Следовательно, вы можете сделать следующее:

require(ggplot2)
require(patchwork)
# split
dfs = split(df, f = df$Server)
# apply ggplot function and write to list
gg_l = lapply(dfs, function(x) {
  ggplot(x, aes(x = Date,y = PercentUsed, group = 1, colour = FileSystem)) + 
    geom_jitter(size = 0.5) + 
    geom_smooth(method = "loess", se = TRUE) + 
    facet_wrap(~ Server, ncol = 1)
})
# patchwork
wrap_plots(gg_l, ncol = 1)

Вы также можете комбинировать графики вручную, посмотрите здесь. Я использовал данные ОП для df.