Question

我用ggplot2绘制我的数据子集，我想知道我是否会以某种方式使用原始数据子集中ggplot对象中已包含的所有选项。举个例子，拿这个是第一个图（代码块1）：

require(ggplot2)
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, color=factor(cyl))) + geom_point(shape=21, size=4)
print(p)

现在我想用mtcars的子集创建第二个图，所以我通常会这样做（代码块2）：

new_data <- subset(mtcars, disp > 200)
p <- ggplot(new_data, aes(mpg, wt, color=factor(cyl))) + geom_point(shape=19, size=4)
print(p)

对于数据集中如此小的差异，再次编写所有代码似乎有点麻烦。通常在ggplot中，您可以更改一些参数（是正确的术语吗？），使用p进行正确的操作;例如，我可以使用p + scale_color_manual(values=rainbow(3))更改绘图颜色。当然，这只是一个愚蠢的例子，但当我有一个非常详细的情节时，它变得非常烦人，到处都有很多调整。

所以基本上，我想知道的是，如果有某种方式，比如函数x，我可以这样做：

p + x(data = new_data)

并获得与代码块2相同的内容。

非常感谢，涓

Answer 1

我认为可以使用ggplot％+％运算符轻松完成。

p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, color=factor(cyl))) + geom_point(shape=21, size=4)
print(p)

p2<-p %+% mtcars[mtcars$disp>200,]
print(p2)

Answer 2

如果你只想要chunk2：

ggplot(mtcars[mtcars$disp>200,], aes(mpg, wt, color=factor(cyl)))+
geom_point(shape=19, size=4)

如果你想在一个情节中同时使用它们：

ggplot() + 
geom_point(data=mtcars, aes(mpg, wt, color=factor(cyl)),shape=21, size=4)+
geom_point(data=mtcars[mtcars$disp>200,], aes(mpg, wt, color=factor(cyl)),shape=19, size=4)

Answer 3

如果问题被重新表述为，＆＃34;我如何避免编写重复的代码来制作具有不同数据的类似图？＆＃34;，一个答案是使用适用于ggplot对象的函数：< / p>

my_plot <- function (p) {
    p + aes(color=factor(cyl)) + geom_point(shape=21, size=4)
}

p1 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt))
p2 <- ggplot(newdata, aes(mpg, wt))

p1 <- my_plot(p1); print(p1)
p2 <- my_plot(p2); print(p2)

这将所有共享的绘图参数放在一个地方，使代码更清晰，并简化维护。当然，代码仍然针对每个绘图对象运行。

当然，你可以通过组合函数（我最近的工作中的一个例子）任意地使事情复杂化：

p2 <- by_gene(stacked_bars(my_plot(p2)))

更改ggplot对象的数据集

3 个答案: