我有一个示例,该示例将数据嵌套到列表中,将线性模型添加到列表中的每个小标题,将回归系数添加到列表中的每个记录,并将2个不同的ggplot对象添加到列表中的每个记录。我想在每条记录的单独图上绘制回归线。我可以让geom_smooth精确地执行我要执行的操作,但是geom_abline似乎为列表中的每个记录添加了一个回归,每个图一个(我的示例有3条记录,因此每个图上有3行,而不是每个图上都需要一行记录。
library(tidyverse)
library(purrr)
library(broom)
library(ggplot2)
iris_species <- iris %>%
group_by(Species) %>%
nest()
# build model functions
model <- function(iris) {
lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = iris)
}
# map models to the tibble
iris_species <- iris_species %>%
mutate(model = map(data, model))
iris_species # look at the structure
# add glance and tidy results to list
iris_species <- iris_species %>%
mutate(t = map(model, tidy)
)
# unnest tidy list
iris_species_g <- iris_species %>%
unnest(t) %>%
select(Species, term, estimate) %>%
spread(key = term, value = estimate) %>%
select(Species, `(Intercept)`, Sepal.Width)
# pain down a list for species and data
iris_species_list <- iris_species %>%
select(Species, data, model)
# join
iris_species_coeffs <- left_join(iris_species_list, iris_species_g, by = 'Species')
# add figures to list
iris_species_figs <- iris_species_coeffs %>%
mutate(plot1 = map(data, ~ ggplot(., aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
geom_point() +
geom_smooth(se = TRUE, size = 1, color = 'grey')
)
)
iris_species_figs <- iris_species_figs %>%
mutate(plot2 = map(data, ~ ggplot(., aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) +
geom_point() +
geom_abline(intercept = `(Intercept)`, slope = Sepal.Width, color = 'blue')
)
)
iris_species_figs
# make figures
iris_species_figs$plot1 # works as expected
iris_species_figs$plot2 # does not
这是上面代码的最终产品:
# A tibble: 3 x 7
Species data model `(Intercept)` Sepal.Width plot1 plot2
<fct> <list> <list> <dbl> <dbl> <list> <list>
1 setosa <tibble [50 × 4]> <S3: lm> 2.64 0.690 <S3: gg> <S3: gg>
2 versicolor <tibble [50 × 4]> <S3: lm> 3.54 0.865 <S3: gg> <S3: gg>
3 virginica <tibble [50 × 4]> <S3: lm> 3.91 0.902 <S3: gg> <S3: gg>
运行最后两行显示了此问题。 plot1中的geom_smooth代码使用每个记录中的数据为每个记录创建1个图形,并将平滑线应用于每个图形。但是,plot2中的goem_abline不会。它似乎在三个图的每一个上绘制了全部3条线(每条记录中的一条)。关于如何使goem_abline表现得像geom_smooth的任何建议都将得到广泛认可。
答案 0 :(得分:2)
您用于map
的{{1}}函数仅映射plot 2
,对于截距和斜率,它看到3个元素的向量。这就是为什么您在每个图中看到3条线的原因。
您必须使用data
才能pmap
用于每个绘图的所有信息/列。
尝试一下:
map