分组数据，按组查找结果，使用R绘图

Question

预安装的地震数据集有5个变量和1000个观测值。

我想要创建的简单图表应该按地震深度类别显示平均地震震级（即Y轴=幅度，X轴=深度类别）。

在这个数据集中，地震深度变量范围从40到680.我想将1000个地震深度观测值变成8个类别，例如： 40 - 120,121 - 200，... 600 - 680.然后，我想根据深度类别取平均震级，并将其绘制在折线图上。

我感谢任何帮助。 谢谢！

Answer 1

首先使用cut进行深度分类：

depth.class <- cut(quakes$depth, c(40, 120, 200, 300, 400, 500, 600, 680), include.lowest = TRUE)

（请注意，您的类定义可能需要根据您的具体情况而变化，并给出cut（）行为的详细信息）。

找出每个depth.class中的平均幅度（假设没有NA）：

mean.mag <- tapply(quake$mag, depth.class, mean)

（为适当的缺失值的数据集添加na.rm，例如mean.mag <- tapply(quake$mag, depth.class, mean, na.rm = TRUE)）。

绘制成一条线：

plot(mean.mag, type = "l", xlab = "magnitude class")

将类标签放在X轴上是一项额外的工作，但此时你可能会质疑线图是否真的适合这里。

快速刺伤，关闭轴，然后直接从切割因子中提出类：

plot(mean.mag, type = "l", xlab = "magnitude class", axes = FALSE)
axis(1, 1:nlevels(depth.class), levels(depth.class))
axis(2)
box()

Answer 2

线图在这里没用;点之间的线条在数据中表示什么关系？也许点图可能有用吗？

cats <- with(quakes, cut(depth, breaks = seq(40L, max(depth), by = 80), 
                         include.lowest = TRUE))
dat <- aggregate(mag ~ cats, data = quakes, FUN = mean)
with(dat, dotchart(mag, group = cats, xlab = "Mean Magnitude"))

产生：

Answer 3

你确定你想要一个线图吗？我不确定这是最合适的情节。无论如何，这里的技巧是使用cut来适当地对数据进行分区，然后使用众多聚合工具之一来查找这些组的平均大小。最后，我们将绘制这些聚合值。我喜欢ggplot2和plyr中的工具来执行以下任务：

library(ggplot2)
df <- quakes
df$bins <- with(df, cut(depth, breaks = c(0,40, 120, 200, 280, 360, 440, 520, 600, 680)))
df.plot <- ddply(df, .(bins), summarise, avg.mag = mean(mag))
qplot(bins, avg.mag, data = df.plot)

#If you want a line plot, here's one approach:
qplot(as.numeric(bins), avg.mag, data = df.plot, geom = "line") + 
xlim(levels(df.plot$bins))

Answer 4

我同意你可能不想要一个直线图，而是一个dotplot()或某种箱形图。

您可以使用格子包中的带状疱疹轻松完成此操作：

library(lattice)
x <- runif(100)
y <- runif(100)
bwplot(~x|equal.count(y))

将shingle()替换为equal.count()将允许您指定间隔，而不是允许R为您选择它们​​。