假设我有2个级别的数据帧。 LC和HC。 现在我希望在彼此之上得到2个如下图。
data <- data.frame(
welltype=c("LC","LC","LC","LC","LC","HC","HC","HC","HC","HC"),
value=c(1,2,1,2,1,5,4,5,4,5))
获得以下plot =
的代码x <- rnorm(1000)
y <- hist(x)
plot(y$breaks,
c(y$counts,0),
type="s",col="blue")
(感谢Joris Meys)
那么,我怎么开始呢。因为我已经习惯了java,所以我想的是for循环,但我被告知不要这样做。
答案 0 :(得分:13)
除了Aaron提供的方法之外,还有一个ggplot解决方案(见下文), 但我强烈建议你使用密度,因为它们会给出更好的图形并且更容易构建:
# make data
wells <- c("LC","HC","BC")
Data <- data.frame(
welltype=rep(wells,each=100),
value=c(rnorm(100),rnorm(100,2),rnorm(100,3))
)
ggplot(Data,aes(value,fill=welltype)) + geom_density(alpha=0.2)
给出:
对于你要求的情节:
# make hists dataframe
hists <- tapply(Data$value,Data$welltype,
function(i){
tmp <- hist(i)
data.frame(br=tmp$breaks,co=c(tmp$counts,0))
})
ll <- sapply(hists,nrow)
hists <- do.call(rbind,hists)
hists$fac <- rep(wells,ll)
# make plot
require(ggplot2)
qplot(br,co,data=hists,geom="step",colour=fac)
答案 1 :(得分:4)
您可以使用相同的代码,除了使用点而不是绘图,以便在绘图中添加其他行。
制作一些数据
set.seed(5)
d <- data.frame(x=c(rnorm(1000)+3, rnorm(1000)),
g=rep(1:2, each=1000) )
以相当直接的方式做到:
x1 <- d$x[d$g==1]
x2 <- d$x[d$g==2]
y1 <- hist(x1, plot=FALSE)
y2 <- hist(x2, plot=FALSE)
plot(y1$breaks, c(y1$counts,0), type="s",col="blue",
xlim=range(c(y1$breaks, y2$breaks)), ylim=range(c(0,y1$counts, y2$counts)))
points(y2$breaks, c(y2$counts,0), type="s", col="red")
或以更多R-ish的方式:
col <- c("blue", "red")
ds <- split(d$x, d$g)
hs <- lapply(ds, hist, plot=FALSE)
plot(0,0,type="n",
ylim=range(c(0,unlist(lapply(hs, function(x) x$counts)))),
xlim=range(unlist(lapply(hs, function(x) x$breaks))) )
for(i in seq_along(hs)) {
points(hs[[i]]$breaks, c(hs[[i]]$counts,0), type="s", col=col[i])
}
编辑:受Joris的回答启发,我会注意到格子也可以很容易地重叠密度图。
library(lattice)
densityplot(~x, group=g, data=d)