Question

我需要通过列号而不是名称来绘制带有寻址变量的散点图，即代替ggplot(dat, aes(x=Var1, y=Var2))我需要ggplot(dat, aes(x=dat[,1], y=dat[,2]))之类的东西。（我说'有些'，因为后者不起作用）。

这是我的代码：

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-indata
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=dat[,inx], y=dat[,iny]))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)

# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'dat' not found

Answer 1

您的问题是aes无法了解您的功能环境，只能在global environment内查看。因此，函数中声明的变量dat 不可见到ggplot2的{{1}}函数，除非您明确地将其传递给 ：

aes

注意showplot1<-function(indata, inx, iny) { dat <- indata p <- ggplot(dat, aes(x=dat[,inx], y=dat[,iny]), environment = environment()) p <- p + geom_point(size=4, alpha = 0.5) print(p) }命令中的参数environment = environment()。它现在应该工作。

Answer 2

尝试：

showplot1 <- function(indata, inx, iny) {
    x <- names(indata)[inx] 
    y <- names(indata)[iny] 
    p <- ggplot(indata, aes_string(x = x, y = y))
    p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

编辑以显示正在发生的事情 - aes_string使用引用的参数，名称使用您的数字获取它们。

Answer 3

我强烈建议您使用aes_q而不是将向量传递给aes（@ Arun的回答）。它可能看起来有点复杂，但它更灵活，例如更新数据。

showplot1 <- function(indata, inx, iny){
  p <- ggplot(indata, 
              aes_q(x = as.name(names(indata)[inx]), 
                    y = as.name(names(indata)[iny])))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

这就是为什么它更可取的原因：

# test data (using non-standard names)
testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")
testdata2 <- data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata2) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")

# works
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)
# this update works in the aes_q version
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3) %+% testdata2

注意：截至 ggplot2 v2.0.0 aes_q()已被aes_()替换为与其他版本的NSE功能一致包。

Answer 4

使用ggplot2 V3.0.0中的新功能对@Shadow的答案进行了变形：

showplot <- function(indata, inx, iny){
  nms <- names(indata)
  x <- nms[inx]
  y <- nms[iny]
  p <- ggplot(indata, aes(x = !!ensym(x), y = !!ensym(y)))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}   

testdata <- data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")
showplot(indata=testdata, inx=2, iny=3)

ensym从变量中包含的字符串创建符号（因此我们首先必须在函数的开头创建这些变量），然后!!取消引用，这意味着它将像如果您输入了函数的原始名称。

!!仅在设计用于支持该功能的函数（通常是tidyverse函数）的上下文中起作用，否则仅表示“不是”（相当于as.logical）。.

Answer 5

出于完整性考虑，我认为使用列名而不是索引会更安全，因为可以更改数据框中的列位置，从而导致意外结果。

下面的plot_duo函数（取自this answer）可以将输入用作字符串或裸列名称

library(rlang)
library(purrr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

theme_set(theme_classic(base_size = 14))
set.seed(123456)
testdata <- data.frame(v1 = rnorm(100), v2 = rnorm(100), v3 = rnorm(100), 
                       v4 = rnorm(100), v5 = rnorm(100))

plot_duo <- function(df, plot_var_x, plot_var_y) {

  # check if input is character or bare column name to 
  # use ensym() or enquo() accordingly
  if (is.character(plot_var_x)) {
    print('character column names supplied, use ensym()')
    plot_var_x <- ensym(plot_var_x)
  } else {
    print('bare column names supplied, use enquo()')
    plot_var_x <- enquo(plot_var_x)
  }

  if (is.character(plot_var_y)) {
    plot_var_y <- ensym(plot_var_y)
  } else {
    plot_var_y <- enquo(plot_var_y)
  }

  # unquote the variables using !! (bang bang) so ggplot can evaluate them
  pts_plt <- ggplot(df, aes(x = !! plot_var_x, y = !! plot_var_y)) + 
    geom_point(size = 4, alpha = 0.5)

  return(pts_plt)
}

使用plot_duo在各列中应用purrr::map()函数

### use character column names
plot_vars1 <- names(testdata)
plt1 <- plot_vars1 %>% purrr::map(., ~ plot_duo(testdata, .x, "v1"))
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"

str(plt1, max.level = 1)
#> List of 5
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"

# test plot
plt1[[3]]

### use bare column names
# Ref: https://stackoverflow.com/a/49834499/
plot_vars2 <- rlang::exprs(v2, v3, v4)
plt2 <- plot_vars2 %>% purrr::map(., ~ plot_duo(testdata, .x, rlang::expr(v1)))
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"

str(plt2, max.level = 1)
#> List of 3
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"

plt1[[2]]

^{由reprex package（v0.2.1.9000）于2019-02-18创建}

Answer 6

我暂时找到的临时解决方案：

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-data.frame(myX=indata[,inx], myY=indata[,iny])
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=myX, y=myY))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

但我真的不喜欢它，因为在我的真实代码中，我需要来自indata的其他列，在这里我必须在dat<-中明确定义所有列...

用变量号解释aes中的x和y

6 个答案: