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我有一个看起来像这样的数据框（尽管大了数千倍）。

df<-data.frame(sample(1:100,10,replace=F),sample(1:100,10,replace=F),runif(10,0,1),runif(10,0,1),runif(10,0,1), rep(c("none","summer","winter","sping","allyear"),2))
names(df)<-c("Mother","ID","Wavelength1","Wavelength2","Wavelength3","WaterTreatment")
df
   Mother ID Wavelength1 Wavelength2 Wavelength3 WaterTreatment
1       2 34   0.9143670  0.03077356  0.82859497           none
2      24 75   0.6173382  0.05958151  0.66552338         summer
3      62 77   0.2655572  0.63731302  0.30267893         winter
4      30 98   0.9823510  0.45690437  0.40818031          sping
5       4 11   0.7503750  0.93737900  0.24909228        allyear
6      55 76   0.6451885  0.60138475  0.86044856           none
7      97 21   0.5711019  0.99732068  0.04706894         summer
8      87 14   0.7699293  0.81617911  0.18940531         winter
9      92 30   0.5855559  0.70152698  0.73375917          sping
10     93 44   0.1040359  0.85259166  0.37882469        allyear

我想在 y 轴上绘制波长值，在 x 上绘制波长值。我有两种方法可以做到这一点：

第一种可行的方法，但使用基本图并且需要比必要更多的代码：

colors=c("red","blue","green","orange","yellow")
plot(0,0,xlim=c(1,3),ylim=c(0,1),type="l")
for (i in 1:10) {
  if      (df$WaterTreatment[i]=="none"){
    a<-1
  } else if (df$WaterTreatment[i]=="allyear") {
    a<-2
  }else if (df$WaterTreatment[i]=="summer") {
    a<-3
  }else if (df$WaterTreatment[i]=="winter") {
    a<-4
  }else if (df$WaterTreatment[i]=="spring") {
    a<-5
  }
  lines(seq(1,3,1),df[i,3:5],type="l",col=colors[a])
}

第二种方法：我尝试将数据融合到长格式中，然后使用 ggplot2。它生成的图不正确，因为每个水处理都有一条线，而不是每个“母亲”“ID”（唯一标识符，原始数据框中的行）都有一条线。

require(reshape2)
require(data.table)
df_m<-melt(df,id.var=c("Mother","ID","WaterTreatment"))
df_m$variable<-as.numeric(df_m$variable)  #sets wavelengths to numeric
qplot(x=df_m$variable,y=df_m$value,data=df_m,color=df_m$WaterTreatment,geom = 'line')

关于ggplot2，我可能缺少一些简单的东西来修复线条的绘制。我是 ggplot 的新手，但正在努力熟悉它并希望在此应用程序中使用它。

但更广泛地说，有没有一种有效的方法可以在 ggplot2 中绘制这种类型的宽格式数据？转换/融化数据所需的时间是巨大的，我想知道这是否值得，或者是否有某种解决方法可以消除融化时产生的冗余单元。

感谢您的帮助，如果您需要更清楚地了解这个问题，请告诉我，我可以编辑。

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2 回答 2

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看起来您需要为每个 ID 单独设置一行，但您希望根据 WaterTreatment 的值对这些行进行着色。如果是这样，您可以在 ggplot 中这样做：

ggplot(df_m, aes(x=variable, y=value, group=ID, colour=WaterTreatment)) + 
       geom_line() + geom_point()

您还可以使用 faceting 来更轻松地查看不同级别的 WaterTreatment

ggplot(df_m, aes(x=variable, y=value, group=ID, colour=WaterTreatment)) + 
    geom_line() + geom_point() + 
    facet_grid(WaterTreatment ~ .)

要回答您的一般问题： ggplot 设置为使用“长”（即融化的）数据框最容易和最强大地工作。我想您可以使用“宽”数据框并为要绘制的每种因素组合绘制单独的图层。melt但与将数据转换为正确格式的单个命令相比，这将是很多额外的工作。

于 2014-04-22T22:04:11.423 回答
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我想指出，您基本上是在重新发明现有的基本绘图功能，即matplot. 这可以取代你的情节和 for 循环：

matplot(1:3, t( df[ ,3:5] ), type="l",col=colors[ as.numeric(df$WaterTreatment)] )

考虑到这一点，您可能想像我一样搜索 SO ：[r] matplot ggplot2，看看这是否有效。

于 2014-04-22T21:50:28.393 回答