将平面图分割成图表列表

Question

ggplot2中的分面图的巨大粉丝。但是，有时我会有太多的子图，并且很容易将它们分解成一个图表列表。例如

df <- data.frame(x=seq(1,24,1), y=seq(1,24,1), z=rep(seq(1,12),each=2))
df
    x  y  z
1   1  1  1
2   2  2  1
3   3  3  2
4   4  4  2
5   5  5  3
.   .  .  .
.   .  .  .

myplot <- ggplot(df,aes(x=x, y=y))+geom_point()+facet_wrap(~z)
myplot

我如何编写一个函数来获取结果图并将其拆分成一个图表列表？沿着这些方向的东西

splitFacet <- function(subsPerPlot){
  # Method to break a single facet plot into a list of facet plots, each with at most `subsPerPlot` subplots

  # code...

  return(listOfPlots)
}

Answer 1

将地块分割成单个地块

我们按照以下步骤构建一个函数：

1. 我们遍历对象的结构以获取用于构面的变量的名称（此处为'z'）。
2. 我们用空的facet对象中的元素覆盖绘图对象的ggplot元素（因此，如果我们在此阶段进行打印，则刻面消失了）。
3. 我们提取数据并将其按照第一步中确定的变量进行拆分。
4. 我们用每个子集覆盖原始数据（此处12次），并将所有输出存储在列表中。

代码

splitFacet <- function(x){
  facet_vars <- names(x$facet$params$facets)         # 1
  x$facet    <- ggplot2::ggplot()$facet              # 2
  datasets   <- split(x$data, x$data[facet_vars])    # 3
  new_plots  <- lapply(datasets,function(new_data) { # 4
    x$data <- new_data
    x})
}    

new_plots <- splitFacet(myplot)
length(new_plots) # [1] 12
new_plots[[3]]    # 3rd plot

---

将图分割成最大n个子图的多面图

如果我们要保留构面但按构面划分的图较少，则可以跳过第2步，而是重新分割拆分，以便它包含用于构面的变量的多个值。

n是通过绘制获得的构面数量，而不是单独构建函数，我们将概括第一个。

n = NULL表示您得到的是先前的输出，它与n = 1略有不同（按图一个面）。

splitFacet <- function(x, n = NULL){
  facet_vars <- names(x$facet$params$facets)               # 1
  if(is.null(n)){
    x$facet  <- ggplot2::ggplot()$facet                    # 2a
    datasets <- split(x$data, x$data[facet_vars])          # 3a
  } else {
    inter0 <- interaction(x$data[facet_vars], drop = TRUE) # 2b
    inter  <- ceiling(as.numeric(inter0)/n)
    datasets <- split(x$data, inter)                       # 3b
  }
  new_plots  <- lapply(datasets,function(new_data) {       # 4
    x$data <- new_data
    x})
} 

new_plots2 <- splitFacet(myplot,4)
length(new_plots2) # [1] 3
new_plots2[[2]]    

---

这也可能派上用场：

unfacet <- function(x){
  x$facet <- ggplot2::ggplot()$facet
  x
}

---

整洁的方式

如果代码可用，则无需经历所有麻烦，我们可以先拆分数据，然后再将数据提供给ggplot：

library(tidyverse)
myplots3 <-
  df %>% 
  split(ceiling(group_indices(.,z)/n_facets)) %>% 
  map(~ggplot(.,aes(x =x, y=y))+geom_point()+facet_wrap(~z))

myplots3[[3]]

Answer 2

虽然我正在为此寻找解决方案，但我可以跨越ggplus。特别是函数facet_multiple：

https://github.com/guiastrennec/ggplus

它允许您通过指定每页所需的绘图量来分割多个页面上的构面。在您的示例中，它将是：

library(ggplus)

df <- data.frame(x=seq(1,24,1), y=seq(1,24,1), z=rep(seq(1,12),each=2))

myplot <- ggplot(df,aes(x=x, y=y))+geom_point()

facet_multiple(plot = myplot, facets = 'z', ncol = 2, nrow = 2)

这是你需要的吗？它对我有用。

Answer 3

这类似于Moody_Muddskipper的回答，但可用于任何类型的构面（facet_grid或facet_wrap），可处理构面中的任意表达式，并且不会绘制构面条。

library(rlang)
library(ggplot2)

split_facets <- function(x) {
  facet_expr <- unlist(x[["facet"]][["params"]][c("cols", "rows", "facets")])
  facet_levels <- lapply(facet_expr, rlang::eval_tidy, data = x[["data"]])
  facet_id <- do.call(interaction, facet_levels)
  panel_data <- split(x[["data"]], facet_id)
  plots <- vector("list", length(panel_data))
  for (ii in seq_along(plots)) {
    plots[[ii]] <- x
    plots[[ii]][["data"]] <- panel_data[[ii]]
    plots[[ii]][["facet"]] <- facet_null()
  }
  plots
}

split_facets(ggplot(df,aes(x=x, y=y))+geom_point()+facet_wrap(~z))
split_facets(ggplot(df,aes(x=x, y=y))+geom_point()+facet_grid(z %% 2 ~ z %% 5))

它使用rlang::eval_tidy来评估构面表达式，将它们组合成一个单一的分类因子，然后使用它来拆分数据。通过用facet_null()替换每个子图的刻面部分，它也“抑制”了它。

Answer 4

将其发布给想要使用ggplus的任何人。 ggplus可以在R的更高版本中使用，但是您需要按照开发人员的指导进行安装，即

 devtools::install_github("guiastrennec/ggplus")

当我尝试使用RStudio安装它时遇到了相同的问题，然后意识到它不是“标准软件包”之一。我正在使用3.4.4。