我在MCMC算法中有一系列迭代。行表示来自分布的绘制。列表示分布中的参数(变量)。为便于说明:假设两个变量,五次迭代。所以我有:
> draws <- data.frame( iteration = c(1:5),
alpha = rnorm(5,0,1),
beta = rnorm(5,0,1))
iteration alpha beta
1 1 -0.3157940 0.2122465
2 2 1.0087298 -0.2346733
3 3 1.0366165 0.3472915
4 4 -2.4256564 0.9863279
5 5 -0.6089072 -1.1213000
当我融化数据集时,我得到:
> melt(draws)
Using as id variables
variable value
1 iteration 1.0000000
2 iteration 2.0000000
3 iteration 3.0000000
4 iteration 4.0000000
5 iteration 5.0000000
6 alpha -0.1042616
7 alpha 1.0707001
8 alpha 0.2166865
9 alpha 0.0771617
10 alpha -0.8893614
11 beta -0.4846693
12 beta -1.5950729
13 beta -0.7178340
14 beta 1.0149766
15 beta -0.3128256
但是我想保持迭代以便我得到(手工编辑)相当于:
> melt(draws)
Using as id variables
iteration variable value
1 1 alpha -0.1042616
2 2 alpha 1.0707001
3 3 alpha 0.2166865
4 4 alpha 0.0771617
5 5 alpha -0.8893614
6 1 beta -0.4846693
7 2 beta -1.5950729
8 3 beta -0.7178340
9 4 beta 1.0149766
10 5 beta -0.3128256
答案 0 :(得分:7)
将id
变量提供给melt
:
melt(draws, id = "iteration")
给出:
iteration variable value
1 1 alpha -0.02765436
2 2 alpha -1.42138702
3 3 alpha 0.83525096
4 4 alpha -1.10677555
5 5 alpha 0.72465936
6 1 beta 0.59269720
7 2 beta -0.32164072
8 3 beta -1.31097204
9 4 beta 0.94993620
10 5 beta 0.20919169
答案 1 :(得分:2)
呸。在找到答案之前,我总是问一个正确的问题......
我一直在阅读help(melt.array)
,但当我转换为data.frame时,发布我的问题,最终导致我在help(melt.data.frame)
中找到答案。
为了得到我想要的东西,我将使用:
myMelt <- melt( draws, id.var = "iteration" );
这样我就可以制作一个多面的情节:
ggplot(myMelt, aes(x = iteration,y = value)) + geom_point() + stat_smooth() + facet_grid(variable ~ ., scales="free")