Question

我是菜鸟，所以希望这有意义...

问题/问题陈述

我需要创建多个图，其中每个图的唯一区别是所使用的组-每个组都包含分类变量。我可以通过手动键入所有代码来完成此工作。

我希望开发一个循环来自动执行此绘制过程，而不是将每个组手动写入R。

当前的手动方法

这可行，但很乏味，我想通过一个循环实现自动化-这只是我9个小组中2个小组的例子。

唯一改变的是因素和标题

# GOR

ggplot(aes(y = dailyCV, x = factor(GOR)), data = mergedbed) +
  geom_jitter(alpha=1/2, color="tomato", position=position_jitter(width=.2), size=1/10) +
  stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot", alpha = 0.5) +
  stat_summary(fun.y=mean, colour="black", geom="text", 
               vjust=0.5, hjust=1.5, size=3, aes( label=round(..y.., digits=1))) +
  stat_summary(fun.data = give.n, geom = "text", vjust=1, hjust=-2, size=3) +
  coord_flip() +
  stat_summary(fun.y = mean, geom="point",colour="darkred", size=2) +
  xlab("GOR")+
  ylab("Co-efficient of variation (%)")+
  ggtitle("GOR vs dailyCV")

# ACCOM_EHCS

ggplot(aes(y = dailyCV, x = factor(ACCOM_EHCS)), data = mergedbed) +
  geom_jitter(alpha=1/2, color="tomato", position=position_jitter(width=.2), size=1/10) +
  stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot", alpha = 0.5) +
  stat_summary(fun.y=mean, colour="black", geom="text", 
               vjust=0.5, hjust=1.5, size=3, aes( label=round(..y.., digits=1))) +
  stat_summary(fun.data = give.n, geom = "text", vjust=1, hjust=-2, size=3) +
  coord_flip() +
  stat_summary(fun.y = mean, geom="point",colour="darkred", size=2) +
  xlab("ACCOM_EHCS")+
  ylab("Co-efficient of variation (%)")+
  ggtitle("ACCOM_EHCS vs dailyCV")

我的尝试

我在这里的尝试是用每个组创建一个向量，然后尝试循环执行此操作，但是它不起作用，我确定这是非常错误的。我第一次尝试创建循环。

myvariables <- c("GOR","ACCOM_EHCS","DBL_GLAZ", "BUILDING_AGE", "HhdSize", "Inc_Group_7s", "Person_Under_5", "Person_Over_64", "thermal")

lapply(myvariables, function(cc){
  p <- ggplot(aes(y = dailyCV, x = factor(aes_string(y = cc))), data = mergedbed) +
  geom_jitter(alpha=1/2, color="tomato", position=position_jitter(width=.2), size=1/10) +
  stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot", alpha = 0.5) +
  stat_summary(fun.y=mean, colour="black", geom="text", 
               vjust=0.5, hjust=1.5, size=3, aes( label=round(..y.., digits=1))) +
  stat_summary(fun.data = give.n, geom = "text", vjust=1, hjust=-2, size=3) +
  coord_flip() +
  stat_summary(fun.y = mean, geom="point",colour="darkred", size=2) +
  xlab("???")+
  ylab("Co-efficient of variation (%)")+
  ggtitle("??? vs dailyCV")
    p
})

提前谢谢

Answer 1

以下是使用虹膜数据集和purrr的示例：

library(tidyverse)
data(iris)

## create a grid with variable combinations
variables <- iris %>%
  select(everything(), -Species) %>%
  names() %>%
  expand.grid(x = ., y =., stringsAsFactors = F)

##create plotting function
plot_data <- function(data, x, y){
  ggplot(data, aes_string(x, y)) +
           geom_point() +
    ggtitle(paste(x, "vs", y))
}

map2(.x = variables$x,
     .y = variables$y,
     .f = ~ plot_data(iris, .x, .y))

这将创建图的所有变量组合并更改标题。

循环ggplot分类变量

1 个答案: