Question

在进行数据分析时，我们经常使用dplyr在特定的geom中进一步修改数据帧。这允许我们稍后更改ggplot的默认数据框，并使一切仍然有效。

template <- ggplot(db, aes(x=time, y=value)) + 
     geom_line(data=function(db){db %>% filter(event=="Bla")}) + 
     geom_ribbon(aes(ymin=low, ymax=up))
ggsave( template, "global.png" )
for(i in unique(db$simulation)) 
     ggsave( template %+% subset(db, simulation==i), paste0(i, ".png")

是否有更好/更短的方式来指定filter命令，例如使用一些神奇的.？

修改的澄清一些注释：通过使用geom_line(data = db %>% filter(event=="Bla"))，当我稍后使用%+%更改默认数据框时，不会更新图层。我的目标是使用geom_ *的data参数作为函数。

Answer 1

在更好地阅读%>%的文档后，我找到了解决方案：

使用点占位符作为lhs 当点用作lhs时，结果将是一个功能序列，即将整个右侧链依次应用于其输入的函数。参见示例。

因此，制定上述例子的最好方法，也包括上面的建议：

db <- diamonds
template <- ggplot(db, aes(x=carat, y=price, color=cut)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(data=. %>% filter(color=="J")) +
  labs(caption="Smooths only for J color")
ggsave( template, "global.png" )
db %>% group_by(cut) %>% do(
  ggsave( paste0(.$cut[1], ".png"), plot=template %+% .)
)

Ggplot子集数据函数和dplyr

1 个答案: