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我有以下数据框：

  Quarter        x        y         p         q
1  2001   8.714392 8.714621 3.3648435 3.3140090
2  2002   8.671171 8.671064 0.9282508 0.9034387
3  2003   8.688478 8.697413 6.2295996 8.4379698
4  2004   8.685339 8.686349 3.7520135 3.5278024

我的目标是生成一个刻面图，其中 x 和 y 列在刻面的一个图中，p,q 一起在另一个图中，而不是 4 个刻面。

如果我执行以下操作：

x.df.melt <- melt(x.df[,c('Quarter','x','y','p','q')],id.vars=1)
ggplot(x.df.melt, aes(Quarter, value, col=variable, group=1)) + geom_line()+
  facet_grid(variable~., scale='free_y') +
  scale_color_discrete(breaks=c('x','y','p','q'))

我在 4 个不同方面的所有四个系列，但是我如何将 x,y 组合成一个，而 p,q 组合在一起成为另一个。最好没有传说。

在此处输入图像描述

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一个想法是创建一个新的分组变量：

x.df.melt$var <- ifelse(x.df.melt$variable == "x" | x.df.melt$variable == "y", "A", "B")

您可以将其用于分面，同时variable用于分组：

ggplot(x.df.melt, aes(Quarter, value, col=variable, group=variable)) + geom_line()+
  facet_grid(var~., scale='free_y') +
  scale_color_discrete(breaks=c('x','y','p','q'), guide = F)

在此处输入图像描述

于 2016-05-04T10:41:30.873 回答
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我认为上面的甜菜根的答案更优雅，但我正在解决同样的问题并以不同的方式到达同一个地方。我认为这很有趣，因为我使用了“双重融化”（嗯！）来排列 x,y/p,q 对。此外，它演示tidyr::gather而不是熔化。

library(tidyr)
x.df<- data.frame(Year=2001:2004,
                   x=runif(4,8,9),y=runif(4,8,9),
                   p=runif(4,3,9),q=runif(4,3,9))


x.df.melt<-gather(x.df,"item","item_val",-Year,-p,-q) %>% 
  group_by(item,Year) %>% 
  gather("comparison","comp_val",-Year,-item,-item_val) %>% 
  filter((item=="x" & comparison=="p")|(item=="y" & comparison=="q"))

> x.df.melt
# A tibble: 8 x 5
# Groups:   item, Year [8]
   Year  item item_val comparison comp_val
  <int> <chr>    <dbl>      <chr>    <dbl>
1  2001     x 8.400538          p 5.540549
2  2002     x 8.169680          p 5.750010
3  2003     x 8.065042          p 8.821890
4  2004     x 8.311194          p 7.714197
5  2001     y 8.449290          q 5.471225
6  2002     y 8.266304          q 7.014389
7  2003     y 8.146879          q 7.298253
8  2004     y 8.960238          q 5.342702

有关绘图语句，请参见下文。

这种方法的一个缺点（以及甜菜根对 的使用ifelse）是，filter如果您有很多对要比较，该语句很快就会变得笨拙。在我的用例中，我将共同基金的表现与一些基准指数进行了比较。每个基金都有不同的基准。我通过一个元数据表解决了这个问题，该表将基金代码与其各自的基准配对，然后使用left/right_join. 在这种情况下：

#create meta data
pair_data<-data.frame(item=c("x","y"),comparison=c("p","q"))

#create comparison name for each item name
x.df.melt2<-x.df %>% gather("item","item_val",-Year) %>% 
  left_join(pair_data)

#join comparison data alongside item data
x.df.melt2<-x.df.melt2 %>% 
  select(Year,item,item_val) %>% 
  rename(comparison=item,comp_val=item_val) %>%
  right_join(x.df.melt2,by=c("Year","comparison")) %>% 
  na.omit() %>% 
  group_by(item,Year)

ggplot(x.df.melt2,aes(Year,item_val,color="item"))+geom_line()+
  geom_line(aes(y=comp_val,color="comp"))+
  guides(col = guide_legend(title = NULL))+
  ylab("Value")+
  facet_grid(~item)

在此处输入图像描述

由于不需要新的分组变量，我们保留参考items 的名称作为分面图的标签。

于 2018-01-05T22:14:42.320 回答