Question

来自？stat_summary。

fun.data：完整的摘要功能。应将数据帧作为输入并返回数据框作为输出

我无法理解这一点。似乎我的摘要函数so.summary根本没有传递数据框！

代码：

set.seed(0)
so.example <- data.frame(
  sampleID=rep(1:15)
  , sales=runif(15, 0, 1)*1000
  , revenue=runif(15, 0, 1)*10000
)

so.summary <- function(z) {
  print(z)
  data.frame(sales=median(z$sales), revenue=median(z$revenue))
}

ggplot(
  so.example
  , aes(x=sales, y=revenue)
  ) + geom_point() + stat_summary(fun.data=so.summary, geom='point', color='red')

输出：

[1] 2672.207
Error in z$sales : $ operator is invalid for atomic vectors

Answer 1

fun.data在每个y汇总x。它将y值的向量作为输入。

一个用例是将不同的摘要统计信息映射到不同的美学：

set.seed(0)
week <- floor(runif(30, 1, 5))
sales <- week * runif(30, 0, 1)*10000
so.example <- data.frame(week=week, sales=sales)

so.summary <- function(y) {
  return(data.frame(y=median(y), size=length(y), alpha=sd(y)/10000))
}

ggplot(
  so.example
  , aes(x=week, y=sales)
) + geom_point() + stat_summary(fun.data=so.summary, geom='point', colour='red')

Answer 2

我关于Stackoverflow的第一篇文章，所以请轻松一点：）。

假设您确实要使用统计摘要来绘制该摘要点。如loglog指出的，fun.data将为每个唯一的y值接收一个x向量。更广泛地讲，它为每个独特的data.frame值拆分了美学x（我们将在以后使用此事实）。但是，如果您四处走动，可以让stat_summary看到整个收益向量。

ggplot(so.example) + 
  geom_point(aes(x=sales, y=revenue)) + 
  stat_summary(aes(x= median(sales), y= revenue), fun.y= median, geom= 'point', color= 'red')

现在，stat_summary只能在x输入中“看到” 1种y美学和整个fun.y向量。

如果这还不够有趣，您可以诱骗fun.data来查看帧的其他向量，例如，假设您需要一个加权平均值而不是中位数。

set.seed(0)
so.example <- data.frame(
  sampleID=rep(1:15)
  , sales=runif(15, 0, 1)*1000
  , revenue=runif(15, 0, 1)*10000
  , weight= runif(15, 0, 1)
)

so.mean.weight <- function(x, wt){ sum(x*wt)/sum(wt) }

我创建了一个简单的权重函数，但是可以轻松地从weighted.mean抓取stats（更重要的是，该函数显然是任意的，只要它为输入返回1值）。

fun.data在data.frame中查看其他向量的诀窍是在使用函数时从parent.frame()中获得更多美感。这很hacky，因为您会收到警告消息。让我们看一下新的stat_summary调用：

stat_summary(
    aes(x= so.mean.weight(sales, weight), y= revenue, wt= weight) 
    , fun.data= so.summary
    , geom= 'point'
    , color= 'darkgreen'
    , size= 2
    )

请注意aes，wt= weight中的输入。在geom_point中，没有wt美感（您想选择一个您所知道的不是美感名称的东西（foo / bar也可以这样做），因此，您会收到一条很好的警告消息，告诉您它会被忽略，但不会被删除/删除。

考虑到这一点，让我们看一下新的so.summary函数：

so.summary <- function(z) {
  # Grab aesthetic DF
  aesDF <- parent.frame()$df
  print(names(aesDF)) # returns input aesthetic vectors: "x", "y", "group", and "wt"
  pnt <- data.frame(y= so.mean.weight(z, aesDF$wt ) )
  print(pnt)
  pnt
}

您可以看到对parent.frame()$df的调用使您可以访问要在计算中使用的美学向量。

在ggplot2中使用stat_summary正确使用fun.data？

2 个答案: