我的数据如下所示:
dataExample<-data.frame(Time=seq(1:10),
Data1=runif(10,5.3,7.5),
Data2=runif(10,4.3,6.5),
Application=c("Substance1","Substance1","Substance1",
"Substance1","Substance2","Substance2","Substance2",
"Substance2","Substance1","Substance1"))
dataExample
Time Data1 Data2 Application
1 1 6.511573 5.385265 Substance1
2 2 5.870173 4.512775 Substance1
3 3 6.822132 5.109790 Substance1
4 4 5.940528 6.281412 Substance1
5 5 7.269394 4.680380 Substance2
6 6 6.122454 6.015899 Substance2
7 7 5.660429 6.113362 Substance2
8 8 6.649749 4.344978 Substance2
9 9 7.252656 4.764667 Substance1
10 10 7.204440 5.835590 Substance1
我想说明在何时应用的物质与dataExample$Application[1]
不同。
在这里,我向您展示了我绘制这个图的方式,但我认为使用ggplot可以更容易地实现它。
library(reshape2)
library(ggplot)
plotDataExample<-function(DataFrame){
longDF<-melt(DataFrame,id.vars=c("Time","Application"))
p=ggplot(longDF,aes(Time,value,color=variable))+geom_line()
maxValue=max(longDF$value)
minValue=min(longDF$value)
yAppLine=maxValue+((maxValue-minValue)/20)
xAppLine1=min(longDF$Time[which(longDF$Application!=longDF$Application[1])])
xAppLine2=max(longDF$Time[which(longDF$Application!=longDF$Application[1])])
lineData=data.frame(x=c(xAppLine1,xAppLine2),y=c(yAppLine,yAppLine))
xAppText=xAppLine1+(xAppLine2-xAppLine1)/2
yAppText=yAppLine+((maxValue-minValue)/20)
appText=longDF$Application[which(longDF$Application!=longDF$Application[1])[1]]
textData=data.frame(x=xAppText,y=yAppText,appText=appText)
p=p+geom_line(data=lineData,aes(x=x, y=y),color="black")
p=p+geom_text(data=textData,aes(x=x,y=y,label = appText),color="black")
return(p)
}
plotDataExample(dataExample)
问题: 您是否知道更好的方法来获得类似的结果,以便我可能指出多个因素(例如Substance3,Substance4 ......)。
答案 0 :(得分:1)
首先,使新的样本数据具有2个以上的级别,并重复两次Substance2
。
dataExample<-data.frame(Time=seq(1:10),
Data1=runif(10,5.3,7.5),
Data2=runif(10,4.3,6.5),
Application=c("Substance1","Substance1","Substance2",
"Substance2","Substance1","Substance1","Substance2",
"Substance2","Substance3","Substance3"))
没有将其作为显示每个步骤的功能。
将新列groups
添加到原始数据框 - 这包含Applications
分组的标识符 - 如果物质发生更改,则会形成新的组。
dataExample$groups<-c(cumsum(c(1,tail(dataExample$Application,n=-1)!=head(dataExample$Application,n=-1))))
转换为数据行的长格式数据。
longDF<-melt(dataExample,id.vars=c("Time","Application","groups"))
计算物质标识符的位置。来自库ddply()
的已使用函数plyr
。对于计算,仅使用与第一个Application
值不同的数据(即subset()
)。然后Application
和groups
用于数据分组。计算x轴上的起始位置,中间位置和结束位置,y值取最大值value
+0.3。
library(plyr)
lineData<-ddply(subset(dataExample,Application != dataExample$Application[1]),
.(Application,groups),
summarise,minT=min(Time),maxT=max(Time),
meanT=mean(Time),ypos=max(longDF$value)+0.3)
现在使用ggplot()
和geom_line()
绘制longDF数据,并使用新数据框geom_segment()
在annotate()
和lineData
的文字上方添加细分。
ggplot(longDF,aes(Time,value,color=variable))+geom_line()+
geom_segment(data=lineData,aes(x=minT,xend=maxT,y=ypos,yend=ypos),inherit.aes=FALSE)+
annotate("text",x=lineData$meanT,y=lineData$ypos+0.1,label=lineData$Application)