循环遍历数据框的列以使用ggplot2创建图

立方厘米

我正在努力克服这一点。不能再走了。

我有一个包含因子和数字变量的数据框。随即显示前几行和几列。

# A tibble: 6 x 5
  cluster SEV_D SEV_M   OBS   PAN  
    <int> <dbl> <dbl> <fct> <fct>  
1       1     5     1    0     1    
2       2     6     1    0     0    
3       1     5     1    0     1    
4       2     4     2    0     0    
5       1     4     1    1     1    
6       1     4     2    1     0   

cluster=as.factor(c(1,2,1,2,1,1))  
SEV_D=as.numeric(c(5,6,5,4,4,4))
SEV_M=as.numeric(c(1,1,1,2,1,2))
OBS=as.factor(c(0,0,0,0,1,1))
PAN=as.factor(c(1,0,1,0,1,0))
data<-data.frame(cluster,SEV_D,SEV_M,OBS,PAN) 

我将这样的数据框分成数值和因子变量,在两个子集中都保留了“簇”,因为我需要它进行分组。

data_fact <- data[, sapply(data, class) == 'factor']

data_cont <- data[, sapply(data, class) == 'numeric' | names(data) 
== "cluster"]

以下两个代码片段将生成我想要的图。

data_fact %>% group_by(cluster,OBS)%>%summarise(total.count=n()) %>% 
ggplot(., aes(x=cluster, y=total.count, fill=OBS)) + 
geom_bar(position = 'dodge', stat='identity') + 
geom_text(aes(label=total.count),  
position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.2)

data_cont %>% group_by(cluster) %>% dplyr::summarise(mean = 
mean(SEV_D), sd = sd(SEV_D)) %>% 
ggplot(.,aes(x=cluster,y=mean))+geom_bar(position=position_dodge(), 
stat="identity",colour="black",size=.3)+geom_errorbar(aes(ymin=mean- 
sd, ymax=mean+sd),size=.3,width=.4,position=position_dodge(.4)) + 
ggtitle("SEV_D")

我的目标是在数据框中创建与变量一样多的图形,遍历各列,并将这些图形存储在一张纸中。

我的尝试是

col<-names(data_fact)[!names(data_fact)%in%"cluster"]

for(i in col) {
data_fact %>% group_by(cluster,i)%>%summarise(total.count=n()) %>% 
ggplot(., aes(x=cluster, y=total.count, fill=i)) + geom_bar(position 
= 'dodge', stat='identity') + geom_text(aes(label=total.count), 
position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.2)
}

但这会引发此错误:

grouped_df_impl(data,unname(vars),drop)中的错误:列i未知

最重要的是,该代码恐怕不会在一张纸上显示所有图形。任何帮助将非常感激!!!

戴夫2e

上面的链接是一个很好的参考。或参阅Rstudio的tidyeval速查表:https : //github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/tidyeval.pdf

i在ggplot语句中求值,您需要使用!!ensym( )函数构造取消对字符串的引用同样,您将需要使用该print语句在循环中打印图表。

library(ggplot2)

col<-names(data_fact)[!names(data_fact)%in%"cluster"]

for(i in col) {
   print(i)

   g<-data_fact %>% group_by(cluster, !!ensym(i)) %>% summarise(total.count=n()) %>% 
     ggplot(., aes(x=cluster, y=total.count, fill=!!ensym(i))) + 
     geom_bar(position  = 'dodge', stat='identity') + 
     geom_text(aes(label=total.count), position = position_dodge(width=0.9), vjust=-0.2) +
     labs(title=i)
  print(g)
}

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