按组转换数据

Question

我想知道是否可以在执行分组后应用ggplot2转换（数据）。

示例：

以下是iris种类的qqplot：

ggplot(iris, aes(sample=Sepal.Width, col=Species)) +
    stat_qq() +
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width')

我想通过Sepal.Width转换(x - mean(x))/sd(x)：

normalize = function (x) (x - mean(x))/sd(x)
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width), col=Species)) +
    stat_qq() +
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized globally')

请注意，这在规范化中使用了全局均值/ sd，而不是每组均值/ sd（如果您编写aes(sample=(Sepal.Width - mean(Sepal.Width))/sd(Sepal.Width))而不是将其隐藏在normalize中，则会发生相同的情况。

问题：有没有办法在 每个群组（物种）中应用normalize ？

我可以使用ddply进行操作，只是想知道是否有一种优雅的方法可以在ggplot调用中对我的数据应用仿射变换，其中转换参数是按组的。

ggplot(ddply(iris, .(Species), mutate, y=normalize(Sepal.Width)),
             aes(sample=y, col=Species)) +
    stat_qq() +
    ggtitle('qqnorm of Sepal.Width, normalized within-group')

Answer 1

您也可以更改功能normalize以获取智能by。这使normalize函数更复杂，但简化了ggplot调用（与plyr解决方案相比）。请参阅下文，了解有关如何定义规范化的建议。

# new normalize command
normalize <- function(x, by='none'){
  unsplit(lapply(unique(by), function(id) scale(x[by==id])), by)
} 
# global normalization
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width), col=Species)) +
  stat_qq() +
  ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized globally')
# groupe-wise normalization
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width, by=Species), col=Species)) +
  stat_qq() +
  ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized by species')