我目前正在尝试分析处理方法的不同策略。对于总共64个不同的数据帧行,有4个量的2个选项(2 ^ 4)和1个量的4个选项(4)。例如,数据框的结构如下:
Overall_Name | option1 | option2 | option3 | option 4 | option5 | value
每个对象是与该选项对应的3个字符的字符串。
我希望能够根据选项进行比较,例如,如果我正在测试比较option1,我希望其他4个选项形成x轴(类似于option2.option3。 option4.option5)和y轴是值,因此,仅在option1中不同的策略将出现在相同的x位置,但可能是不同的y位置(然后将这两个选项与我所避免的某些统计指标进行比较&#39但是还没决定,但是那个位置更远了。
所以,例如,如果我有:
Overall_Name | option1 | option2 | option3 | option 4 | option5 | value
data.aaa.aaa.aaa.aaa.aaa aaa aaa aaa aaa aaa .93
data.bbb.aaa.aaa.aaa.aaa bbb aaa aaa aaa aaa .85
我希望x轴的aaa.aaa.aaa.aaa位置有一个点(彩色a)表示.93,另一个点(彩色b)表示.85。
简化示例代码:
dataset <- data.frame(matrix(ncol=5, nrow=0))
names(dataset) <- c("name", "opt1","opt2","opt3", "mnr")
name <- "name1"
opt1 <- "aaa"
opt2 <- "aaa"
opt3 <- "aaa"
val <- .95
dataset <- rbind(dataset, data.frame(name, opt1, opt2, opt3, val))
name <- "name1"
opt1 <- "bbb"
opt2 <- "aaa"
opt3 <- "aaa"
val <- .85
dataset <- rbind(dataset, data.frame(name, opt1, opt2, opt3, val))
name <- "name1"
opt1 <- "aaa"
opt2 <- "bbb"
opt3 <- "aaa"
val <- .97
dataset <- rbind(dataset, data.frame(name, opt1, opt2, opt3, val))
name <- "name1"
opt1 <- "bbb"
opt2 <- "bbb"
opt3 <- "aaa"
val <- .87
dataset <- rbind(dataset, data.frame(name, opt1, opt2, opt3, val))
然后一些命令将产生两行,来自&#34; aaa.aaa&#34; to&#34; bbb.aaa&#34;,一个值为[.95,。97],另一个值为[.85,.87],第一行称为&#34; aaa&#34;和第二个&#34; bbb&#34;。
答案 0 :(得分:1)
# for a plot of opt2, create an interaction of opt1 and opt3
dat <- dataset
dat$opt1.opt3 <- with(dat, interaction(opt1, opt3))
左侧的面板适用于opt2 = aaa
,右侧的面板适用于opt2 = bbb
。 x轴上的每个刻度都是唯一的opt1.opt3
组合。颜色代表opt1.opt3
。
p <- ggplot(dat, aes(x = opt1.opt3, y = val, color = opt1.opt3)) +
geom_point() + facet_wrap(~ opt2)
p