我有以下数据框:
A B C D Xax
0.451 0.333 0.034 0.173 0.22
0.491 0.270 0.033 0.207 0.34
0.389 0.249 0.084 0.271 0.54
0.425 0.819 0.077 0.281 0.34
0.457 0.429 0.053 0.386 0.53
0.436 0.524 0.049 0.249 0.12
0.423 0.270 0.093 0.279 0.61
0.463 0.315 0.019 0.204 0.23
我需要在同一个图中绘制所有这些列(在x轴上我想要变量Xax,y轴是变量A,B,C和D)并且还绘制每个变量的回归线单独
我试过了:
pl<-ggplot(data=df) + geom_point(aes(x=Xax,y=A,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=B,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=C,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=D,size=10)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black")
但它只绘制第一个(Xax和A)
答案 0 :(得分:49)
最简单的方法是将数据转换为“高”格式。
s <-
"A B C G Xax
0.451 0.333 0.034 0.173 0.22
0.491 0.270 0.033 0.207 0.34
0.389 0.249 0.084 0.271 0.54
0.425 0.819 0.077 0.281 0.34
0.457 0.429 0.053 0.386 0.53
0.436 0.524 0.049 0.249 0.12
0.423 0.270 0.093 0.279 0.61
0.463 0.315 0.019 0.204 0.23
"
d <- read.delim(textConnection(s), sep="")
library(ggplot2)
library(reshape2)
d <- melt(d, id.vars="Xax")
# Everything on the same plot
ggplot(d, aes(Xax,value, col=variable)) +
geom_point() +
stat_smooth()
# Separate plots
ggplot(d, aes(Xax,value)) +
geom_point() +
stat_smooth() +
facet_wrap(~variable)
答案 1 :(得分:12)
一个非常简单的解决方案:
df <- read.csv("df.csv",sep=",",head=T)
x <- cbind(df$Xax,df$Xax,df$Xax,df$Xax)
y <- cbind(df$A,df$B,df$C,df$D)
matplot(x,y,type="p")
请注意,它只是绘制数据,并没有绘制任何回归线。
答案 2 :(得分:2)
使用tidyverse
df %>% tidyr::gather("id", "value", 1:4) %>%
ggplot(., aes(Xax, value))+
geom_point()+
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black")+
facet_wrap(~id)
数据强>
df<- read.table(text =c("
A B C G Xax
0.451 0.333 0.034 0.173 0.22
0.491 0.270 0.033 0.207 0.34
0.389 0.249 0.084 0.271 0.54
0.425 0.819 0.077 0.281 0.34
0.457 0.429 0.053 0.386 0.53
0.436 0.524 0.049 0.249 0.12
0.423 0.270 0.093 0.279 0.61
0.463 0.315 0.019 0.204 0.23"), header = T)
答案 3 :(得分:0)
要选择要绘制的列,我在Vincent Zoonekynd的回答中添加了两行:
#convert to tall/long format(from wide format)
col_plot = c("A","B")
dlong <- melt(d[,c("Xax", col_plot)], id.vars="Xax")
#"value" and "variable" are default output column names of melt()
ggplot(dlong, aes(Xax,value, col=variable)) +
geom_point() +
geom_smooth()
Google&#34; tidy data&#34;了解更多关于高(或长)/宽格式的信息。