来自同一数据集的多个箱图

Question

我正在寻找一种简化代码的方法; 我有9种不同的测量方法，我想用质量进行绘图，并试图避免应对和粘贴代码9次（甚至不得不编写一个函数来绘制和调用函数9次）：

p1<- ggplot(aes(x=quality, y = alcohol), data = df) + geom_boxplot()+  stat_summary(fun.y=mean,geom = 'point', shape = 4)
p2<- ggplot(aes(x=quality, y = pH), data = df) + geom_boxplot()+  stat_summary(fun.y=mean,geom = 'point', shape = 4)
grid.arrange(p1,p2, ncol=1)

那里可以做什么？

谢谢， 迭

Answer 1

在熔化的数据帧上由plyr生成的图表列表中使用do.call。 （我假设你有理由不想在融化数据上使用facet_grid）

#generate some data

data <- data.frame(id=1:500, quality=sample(3:10,replace=TRUE,size=500))

for(i in 1:9){
  data[,paste0("outcome_",i)]<-rnorm(500)
}

#melt it
melt_data <- melt(data,id.vars=c("id","quality"))
head(melt_data)


library(ggplot2)
library(gridExtra)

#generate a list of plots
plots <- dlply(melt_data,.(variable),function(chunk){
  ggplot(data=chunk, aes(x=factor(quality), y = value)) + geom_boxplot()+  
    stat_summary(fun.y=mean,geom = 'point', shape = 4) + 
    #label y axis correctly
    labs(y=unique(chunk$variable)
    )
})


do.call(grid.arrange,c(plots,ncol=2))

Answer 2

您可以使用do.call。

library(ggplot2)
p1 <- ggplot(airquality, aes(x = Ozone, y = Solar.R)) + 
    theme_bw() +
    geom_point()

out <- list(p1, p1)

library(gridExtra)
do.call("grid.arrange", out)