r：针对每列绘制每列

Question

我有一个数据帧（＆＃34;数据＆＃34;），有7列（2个因子，5个数字）。第一列包含7个不同国家的名称，在下面的列中，我收集了表征每个国家的不同参数（如人口，GDP等）的数据。在最后一列中，因子变量指定了相应国家/地区所属的大陆。

数据如下所示：

structure(list(Country = structure(c(5L, 4L, 7L, 2L, 1L, 6L, 
3L), .Label = c("Brazil", "Chile", "China", "France", "Germany", 
"India", "Netherlands"), class = "factor"), GDP = c(0.46, 0.57, 
0.75, 0.56, 0.28, 0.88, 1), Population = c(0.18, 0.09, 0.54, 
0.01, 0.02, 0.17, 0.84), Birth.rate = c(87.21, 18.34, 63.91, 
14.21, 5.38, 51.19, 209.26), Income = c(43.89, 18.23, 63.91, 
12.3, 0.1, 14.61, 160.82), Savings = c(43.32, 0.11, 0, 1.91, 
5.29, 36.58, 50.38), Continent = structure(c(2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 1L, 1L), .Label = c("Asia", "Europe", "South America"), class = "factor")), .Names = c("Country", 
"GDP", "Population", "Birth.rate", "Income", "Savings", "Continent"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

我需要某种循环函数，它将每一列相互绘制（例如散点图），以便最后每列（除了第一列和最后一列，即两个因子变量）都是针对所有其他列绘制的列，但每个都在单图表（并非所有图中的一个）。最好将所有这些图保存到本地计算机上的某个文件夹中。

如果已经根据相互绘制的相应两列标记了x和y轴，那将是很好的。此外，在图中每个点旁边都有一个标签显示相应的国家名称会很方便。最后，根据三大洲的不同，有三种不同的颜色可供选择。

到目前为止，我只有一段像

的代码

for (i in seq(1,length(data),1)) {
   plot(data[,i], ylab=names(data[i]), xlab="Country", 
   text(i, labels=Country, pos=4, cex =.5)) 
} 

正如你所看到的那样，它只会在第一列（＆＃34; Country＆＃34;）中绘制每一列，这最终不是我想要的。

你知道我怎么能做到这一点吗？谢谢！

Answer 1

您可以直接使用来自R的pairs()。请注意，dt代表您的数据集。

pairs(dt)

dt <- structure(list(Country = structure(c(5L, 4L, 7L, 2L, 1L, 6L, 
3L), .Label = c("Brazil", "Chile", "China", "France", "Germany", 
"India", "Netherlands"), class = "factor"), GDP = c(0.46, 0.57, 
0.75, 0.56, 0.28, 0.88, 1), Population = c(0.18, 0.09, 0.54, 
0.01, 0.02, 0.17, 0.84), Birth.rate = c(87.21, 18.34, 63.91, 
14.21, 5.38, 51.19, 209.26), Income = c(43.89, 18.23, 63.91, 
12.3, 0.1, 14.61, 160.82), Savings = c(43.32, 0.11, 0, 1.91, 
5.29, 36.58, 50.38), Continent = structure(c(2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 1L, 1L), .Label = c("Asia", "Europe", "South America"), class =      "factor")), .Names = c("Country",  
"GDP", "Population", "Birth.rate", "Income", "Savings", "Continent"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

Answer 2

我一直认为包'格子'中的splom函数对于这种探索性分析非常有用。这显然不是一个很好的例子，因为它模糊了组成员资格，但它以“对”格式显示了点和非参数回归线的组合：

png()
    print( splom(~iris[1:4], groups = Species, data = iris,
          panel = function(x, y, i, j, ...) {
          panel.points(x,y, ...)
          panel.loess(x,y, ...)
      })); dev.off()