以下是我的数据的一小部分:
dat <-structure(list(sex = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("male",
"female"), class = "factor"), A = c(1, 2, 0, 2, 1, 2, 2, 0, 2,
0, 1, 2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 2), B = c(0, 0, 0, 0, 0, 2, 0,
0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0), C = c(1, 2, 1, 0, 0,
2, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 2), D = c(2, 2, 0,
2, 2, 2, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 1, 1, 1, 0), E = c(0,
0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 2), F = c(2,
2, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2, 2, 2, 2)), .Names = c("sex",
"A", "B", "C", "D", "E", "F"), variable.labels = structure(c("sex",
"zenuwac", "panieke", "gespann", "rustelo", "angstig", "onzeker"
), .Names = c("sex", "anx01", "anx02", "anx03", "anx04", "anx05",
"anx06")), codepage = 20127L, row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")
一个数据框,在六个三点变量上有多个男性和女性。现在我想创建一个图表,显示网格中男性和女性的每个变量得分的直方图。例如,我可以这样做:
layout(matrix(1:12,6,2,byrow=TRUE))
par(mar=c(2,1,2,1))
for (i in 1:6) for (s in c("male","female")) hist(dat[dat$sex==s,i+1],main=paste("item",names(dat)[i+1],s))
导致:
我可以让这个看起来更好但我更感兴趣的是学习如何使用ggplot2。所以我的问题是,如何使用ggplot2创建一个漂亮的版本?我工作的一件事是:
library("ggplot2")
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(6, 2)))
for (s in 1:2)
{
for (i in 1:6)
{
p <- qplot(dat[dat$sex==c("male","female")[s],i+1]+0.5, geom="histogram", binwidth=1)
print(p, vp = viewport(layout.pos.row = i, layout.pos.col = s))
}
}
但我想有更简单的方法可以做到这一点?
答案 0 :(得分:16)
您可以在gridExtra包中尝试grid.arrange()
;即,将您的地块存储在一个列表中(比如qplt
),并使用
do.call(grid.arrange, qplt)
其他想法:在ggplot2(sex*variable
)中使用facetting,考虑data.frame(使用melt
)。
作为旁注,最好使用堆叠条形图或克利夫兰的dotplot来显示项目响应频率,IMO。 (我在CrossValidated上提出了一些想法。)
为了完整起见,这里有一些实现的想法:
# simple barchart
ggplot(melt(dat), aes(x=as.factor(value), fill=as.factor(value))) +
geom_bar() + facet_grid (variable ~ sex) + xlab("") + coord_flip() +
scale_fill_discrete("Response")
my.df <- ddply(melt(dat), c("sex","variable"), summarize,
count=table(value))
my.df$resp <- gl(3, 1, length=nrow(my.df), labels=0:2)
# stacked barchart
ggplot(my.df, aes(x=variable, y=count, fill=resp)) +
geom_bar() + facet_wrap(~sex) + coord_flip()
# dotplot
ggplot(my.df, aes(x=count, y=resp, colour=sex)) + geom_point() +
facet_wrap(~ variable)
答案 1 :(得分:4)
要跟进chl的例子 - 这里是如何使用ggplot复制基本图形。我也会在寻找点图时注意他的建议:
library(ggplot2)
dat.m <- melt(dat, "sex")
ggplot(dat.m, aes(value)) +
geom_bar(binwidth = 0.5) +
facet_grid(variable ~ sex)