Question

我正在尝试调整x中ymax包中以下脚本中的ggplot2和R来调整errorbar的绘图坐标，但是它会返回错误。

  gplot <- function(prd) {

        ggplot() +
        geom_polygon(data=shp.t,aes(x=long,y=lat,group=group),
                      fill="white",colour="grey") +
        ## Plot errorbar
        geom_errorbar(data=te10.cent,size=2,colour="red",
                      alpha=.8,width=0,
                      aes_(x=quote(long.cent)-350,ymin=quote(lat.cent),　　　　　　　
                                 ymax=quote(lat.cent)+prd))
        }
gplot("Field Name") # Not number but field name of the data frame

（抱歉，我无法上传我正在使用的实际数据框。）

这些是我所面临的错误：

Error in quote(lat.cent) + prd * .pt : non-numeric argument to binary Operator
Error in quote(lat.cent)+prd * .pt : non-numeric argument to binary Operator

如果脚本中省略-350和+prd，或者在数据框中使用带有实际变量的“aes”，则它适用于这两种情况。我尝试了其他脚本; <{1}}和"long.cent"-350代替上述脚本，但它也会返回相同的错误。

我搜索了解决方案，但所有这些都解释了如何在不混合参数和算术计算的情况下使用"lat.cent"+prd。我需要将非标准表达式与算术计算混合以调整我的情节，但是如何？

Answer 1

我相信这会解决您的问题：

gplot <- function(prd) {

  ggplot() +
    geom_polygon(data = shp.t,
                 aes_(x = ~long,
                      y = ~lat,
                      group = ~group),
                 fill = "white",
                 colour = "grey") +
    ## Plot errorbar
    geom_errorbar(data = te10.cent,
                  size = 2,
                  colour = "red",
                  alpha = .8,
                  width = 0,
                  aes_(x = ~long.cent - 350,
                       ymin = ~lat.cent,　　　　　　　
                       ymax = ~lat.cent + prd))
}

可重复的例子：

一些数据：

library(tidyverse)

data(iris)

iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise_all(~mean(.)) -> summed_iris

gplot <- function(prd){
  ggplot(summed_iris) +
    geom_col(aes_(x = ~Species,
                  y = ~Sepal.Length))+
    geom_errorbar(aes_(x = ~Species,
                       ymin = ~Sepal.Length -prd,
                       ymax = ~Sepal.Length + prd))

}

gplot(0.5)

编辑：评论中的问题：

如果prd是数据的列名，则最好预先计算值：

gplot <- function(prd){
  ymin <-  with(summed_iris, get("Sepal.Length") - get(prd))
  ymax <-  with(summed_iris, get("Sepal.Length") + get(prd))
  summed_iris <- data.frame(summed_iris, ymin, ymax)
  ggplot(summed_iris) +
    geom_col(aes_(x = ~Species,
                  y = ~Sepal.Length))+
    geom_errorbar(aes_(x = ~Species,
                       ymin = ~ymin,
                       ymax = ~ymax))

}
gplot("Petal.Length")

Answer 2

随着即将推出的ggplot2 2.3.0（将于2018年6月下旬发布），aes_(...)被软弃用，建议使用整齐的eval。这意味着在此上下文中，当您需要变量!!prd的内容而不是符号prd时，您可以编写prd。

library(ggplot2)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise_all(~mean(.)) -> summed_iris

gplot <- function(prd){
  ggplot(summed_iris) +
    geom_col(aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
    geom_errorbar(
      aes(x = Species, ymin = Sepal.Length - !!prd, ymax = Sepal.Length + !!prd)
    )
}

gplot(0.5)

如果您希望函数gplot()能够像aes()那样获取符号，那么您需要在函数定义的开头添加enquo()。它捕获提供给函数的表达式以及封闭环境。

gplot <- function(prd){
  prd <- enquo(prd)
  ggplot(summed_iris) +
    geom_col(aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
    geom_errorbar(
      aes(x = Species, ymin = Sepal.Length - !!prd, ymax = Sepal.Length + !!prd)
    )
}

gplot(Petal.Length)

scale <- 1/5
gplot(scale*Petal.Length)

如何在ggplot2中混合aes_（）和算术计算？

2 个答案: