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我正在编写一个 R 代码，它允许用户从数据中选择列并为每个列绘制直方图。因此，我使用 'for' 循环使用 ggplot2 库生成所需数量的图，并将它们保存在一个列表中。但我面临的问题是，在“for”循环的每次迭代中，列表中的所有对象都存储相同的图。因此，最终输出由直方图网格组成，标记不同但描绘相同（最后）列。

我知道这个问题已经很老了，我发现在 for 循环中重命名 ggplot2 图形的答案和https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/154438.html是一个有用的开始观点。

我使用 R 中可用的标准瑞士生育力数据集来生成图。这是代码： -

data_ <- swiss
data_ <- na.omit(data_)

u <- c(2, 3, 4, 5, 6)
plotData <- data_[,u]
bw <- 5
plotType <- 'probability'

library(ggplot2)
library(gridExtra)

histogramList <- vector('list', length(u))

if(plotType=='probability')
{
 for(i in 1:length(u))
 {
   indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i])
   probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1]))
   histogramList[[i]] <-  probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..density..),     binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none')
 }
} else
if(plotType=='frequency')
{
 for(i in 1:length(u))
 {
   indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i])
   probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1]))
   histogramList[[i]] <- probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none')
 }
}

arg_list <- c(histogramList, list(nrow=3, ncol=2))
#jpeg('histogram', width=1024, height=968)
do.call(grid.arrange, arg_list)
#graphics.off()

如果我错过了这个论坛中问题的明显答案，我深表歉意，如果您能指导我解决这个问题，我将不胜感激。我希望我的解释很清楚，如果没有，请让我知道所需的澄清。

谢谢！

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2 回答 2

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您可以通过以下方式大大简化您的代码：

  1. 使用构面，而不是手动排列多个图
  2. melt使用包中的功能融合您的数据reshape2
  3. 这意味着您可以删除循环

这是您的代码的完整重写，看不到循环。

data_ <- swiss
data_ <- na.omit(data_)

u <- c(2, 3, 4, 5, 6)
plotData <- data_[,u]
bw <- 5
plotType <- 'frequency'

library(ggplot2)
library(reshape2)

mdat <- melt(plotData)

if(plotType=='probability'){
  ph <- ggplot(mdat, aes(value)) +
    geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free")
} 

if(plotType=='frequency'){
  ph <- ggplot(mdat, aes(value)) +
    geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free")
}

print(ph)

生成的图形：

可能性：

在此处输入图像描述

频率

在此处输入图像描述

于 2012-07-06T08:03:59.500 回答
7

与其使用 映射美学aes，不如使用aes_string：

 for(i in 1:length(u))
 {
   probabilityHistogram <- ggplot(plotData, aes_string(x=names(plotData)[i]))
   histogramList[[i]] <-  probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..density..),     binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none')
 }

至少对我有用。这避免了必须对数据进行子集化，并允许您通过引用名称引用要绘制的列。

于 2012-07-06T07:49:28.840 回答