Question

由于我将需要在R中进行很多不同的绘制，因此我试图在准备数据时增加一些逻辑（添加与美观相对应的列名），并在绘制本身中减少逻辑。

请考虑以下默认虹膜图：

library(ggplot2)
library(data.table)
scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species))

现在，我制作了一个修改后的虹膜数据，其列名与所需的美感相匹配：

iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species,
                  shape=Species)]

我想以某种方式来绘制函数，使其基本上只稍微动态地构建以下命令，因此您可以使用数据中提供的所有美感。

ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(color=color, shape=shape))

自从我阅读了有关非标准评估，表达式和引用的所有内容以来，已经很长时间了，并且我注意到rlang和quosure（cheatsheet）有了相当大的发展。 [这个]问题很有帮助，但并不能解决我想从数据中推断出美学的事实。

最后，我尝试了很多东西，并查看了aes内部。在那里，我看到了：

exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)

我认为这就是我进行所有尝试的原因：

ggplot(iris2, aes(x=x, y=y)) +
    geom_point(aes(rlang::quo(expr(color=color))))

由于aes试图“启用”我的抵押，因此无法解决问题。

问题，是否有任何方法可以根据数据内容以动态方式向aes提供参数（因此您事先不知道需要哪种美学？

如果我的问题还不够清楚，最后我做了一件有用的事情，只有我感觉这完全没有必要，因为我不知道/不知道正确的做事方法。所以下面的东西有效，并且是我的想法，但是我的想法不喜欢我必须修改aes：

下面的代码块是独立的，无需上面的代码块即可执行。

library(data.table)
library(ggplot2)
library(rlang)
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species, shape=Species)]
myaes <- function (x, y, myquo=NULL, ...) {    
    exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)    
    exprs <- c(exprs, myquo)
    is_missing <- vapply(exprs, rlang::quo_is_missing, logical(1))
    aes <- ggplot2:::new_aes(exprs[!is_missing], env = parent.frame())
    ggplot2:::rename_aes(aes)
}

generalPlot <- function(data, f=geom_point,
                        knownaes=c('color'=expr(color), 'shape'=expr(shape))){
    myquo  <- list()
    for(i in names(knownaes)){
        if(i %in% names(data)){
            l <- list(rlang::quo(!!knownaes[[i]]))
            names(l) <- i
            myquo <- c(myquo, l)
        }
    }    

    ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
        f(myaes(myquo=myquo))   
}

generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])

Answer 1

因此，如果您的数据作为“颜色”或“形状”列，您只想将其映射到颜色或形状美观？我认为更简单的方法是

generalPlot <- function(data, f=geom_point, knownaes=c('color', 'shape')) {
  match_aes <- intersect(names(data), knownaes)
  my_aes_list <- purrr::set_names(purrr::map(match_aes, rlang::sym), match_aes)
  my_aes <- rlang::eval_tidy(quo(aes(!!!my_aes_list)))
  ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
        f(mapping=my_aes)

}

那你就可以做

generalPlot(iris2[,.(x, y)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])

，并且不需要其他myaes功能。

我不得不使用eval_tidy感到很惊讶，但是由于某些原因，您似乎无法将!!!与aes()一起使用。

x <- list(color=sym("color"))
ggplot(iris2, aes(x,y)) + geom_point(aes(!!!x))
# Error: Can't use `!!!` at top level

（已通过ggplot2_3.1.0测试）

Answer 2

您可以使用此自定义函数来解析输入数据名称，并生成一个aes文本字符串，该字符串将传递给eval()。

generateAES <- function(foo) {
    eval(parse(text = paste0("aes(", 
        paste(
            lapply(foo, function(i) paste(i, "=", i)), 
        collapse = ","), 
        ")"
    )))
}

您可以将其用于：

ggplot(iris2, generateAES(colnames(iris2))) +
    geom_point()

或使用管道：

library(magrittr)
iris2 %>%
    ggplot(generateAES(colnames(.))) +
        geom_point()

generateAES的输出为aes，如：

Aesthetic mapping: 
* `x`      -> `x`
* `y`      -> `y`
* `colour` -> `color`
* `shape`  -> `shape`

从文本字符串"aes(x = x,y = y,color = color,shape = shape)"

生成

具有根据输入数据生成的美感的ggplot

2 个答案: