使用R中的绘图从数据帧调用

Question

我的数据框有407个14个变量的观测值。使用ggplot2或其他图形，我可以轻松地创建其中一个变量的散点图，以允许我观察模式。

我希望能够突出显示散点图中的一些点，因为它们在绘图中创建了模式，然后从数据框中调用相关信息。有没有可以做到这一点的包？

数据框中没有其他变量可以让我区分图中的一组有趣点。这会使问题变得更加简单。

我知道这可能是一个比我想象的更大的问题，我很感激任何指示正确的方向！

非常感谢！ 尼基

Answer 1

以下是两个选项：基础R中的identify()和iplots包。

首先，您可以使用identify()在点击plot()时识别和标记点数：

data(cars)
plot(cars)
interesting <- identify(cars)

现在，如果我们点击图，它将搜索最近的数据点，返回其索引，默认情况下（除非我们添加plot = FALSE参数），用该索引标记该点。

我们通过单击鼠标右键并从菜单中选择“停止”或在图形窗口中选择“停止”来停止识别过程。由于我们已将输出存储在名为interesting的变量中，因此我们可以轻松地检查这些点：

cars[interesting,]
#    speed dist
# 19    13   46
# 23    14   80
# 44    22   66

iplots包提供了一个非常好的交互式链接图，提供了一个更好的解决方案：

library(iplots)
data(iris)
iplot(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length)
ihist(iris$Sepal.Width)

使用iplots，您可以在一个图上突出显示数据，并让它们在所有图上更改颜色。在这里，我选择了下图中的红点，在两个图上改变了它们的颜色。

在突出显示数据子集后，我们可以使用iset.selected()确定当前选定的点，如：

iris[iset.selected(),]
#     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
# 85           5.4         3.0          4.5         1.5 versicolor
# 91           5.5         2.6          4.4         1.2 versicolor
# 54           5.5         2.3          4.0         1.3 versicolor
# etc

由于您有14个变量，因此多个iplot()散点图可能比使用identify()更有效。

Answer 2

我认为你想要的是与散点图矩阵进行交互。我不知道如何使用ggplot2执行此操作，但使用点阵可以轻松地使用trellis.focus进行此操作..

您可以尝试这样做：

super.sym <- trellis.par.get("superpose.symbol")
splom(~iris[1:4], groups = Species, data = iris,      ## splom will draw scatter plots
       panel = panel.superpose,                       ## in iris data since you don't provide 
      key = list(title = "Three Varieties of Iris",   ## reproducible example
                 columns = 3, 
                points = list(pch = super.sym$pch[1:3],
                             col = super.sym$col[1:3]),
                 text = list(c("Setosa", "Versicolor", "Virginica"))))

然后，交互部分：

trellis.focus('panel', 1, 1)                                 ## get the focus
idx <- panel.link.splom(pch=13, cex=0.6, col='green')        ## 

我选择了一些积分而不是逃避。我在idx中得到了结果：

 idx
[1]  59  21 139  84  78  92

Answer 3

我不认为有一种方法可以使用ggplot2来做到这一点，但是还有其他工具可以实现这一点（通常称为刷牙）。

Rggobi软件包是ggobi程序的一个界面，它可以刷牙（和旋转以及许多其他东西），你可以将你的数据从R发送到ggobi，刷入ggobi，然后访问哪些点被刷回来。

TeachingDemos包中的TkBrush函数将创建一个散点图矩阵，并允许您刷点（将在每个面板中显示刷子）并返回有关刷点的信息。同一个包中的HTkIdentify函数将显示当前悬停的点的信息，这可以是多行信息，但不会返回结果。

iplots包是另一种选择，正如@MattBagg所证明的那样。

有可能创建一个工具来确定数据框的哪些行对应于所选ggplot2图的部分，但数据经过了这么多步骤（并且结果不易于访问/理解）回到原始数据框并不简单。

可能还有其他工具（可能是R GUI），但上面的内容应该可以帮到你。