r - R将ggplot对象分配给循环列表

Question

我正在使用 afor loop将 ggplots 分配给 a list，然后将其传递给plot_grid()(package cowplot)。plot_grid将多个 ggplot 并排放置在一个图中。这手动工作正常，但是当我使用 a 时for loop，生成的最后一个图会在图中的每个子帧中重复（如下所示）。换句话说，所有子帧都显示相同的 ggplot。

这是一个玩具示例：

require(cowplot)

dfrm <- data.frame(A=1:10, B=10:1)

v <- c("A","B")
dfmsize <- nrow(dfrm)
myplots <- vector("list",2)

count = 1
for(i in v){
    myplots[[count]] <- ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,i])) + geom_point() + labs(y=i)
    count = count +1
}
plot_grid(plotlist=myplots)

预期数字：

图来自for loop：

如this question中所述，我尝试将列表元素转换为grobs，如下所示：

mygrobs <- lapply(myplots, ggplotGrob)
plot_grid(plotlist=mygrobs)

但我得到了同样的结果。

我认为问题在于循环分配，而不是plot_grid()，但我看不出我做错了什么。

Answer 1

到目前为止的答案非常接近，但在我看来并不令人满意。问题如下 - 在您的for循环之后：

myplots[[1]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, i]
myplots[[1]]$plot_env
#<environment: R_GlobalEnv>

myplots[[2]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, i]
myplots[[2]]$plot_env
#<environment: R_GlobalEnv>

i
#[1] "B"

正如其他答案所提到的，ggplot在绘图之前实际上并不评估这些表达式，并且由于这些都在全局环境中，并且 is 的值i，"B"你会得到不希望的结果。

有几种方法可以避免这个问题，其中最简单的方法实际上可以简化您的表达方式：

myplots = lapply(v, function(col)
            ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,col])) + geom_point() + labs(y=col))

之所以可行，是因为循环中每个值的环境都不同：lapply

myplots[[1]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, col]
myplots[[1]]$plot_env
#<environment: 0x000000000bc27b58>

myplots[[2]]$mapping
#* x -> 1:dfmsize
#* y -> dfrm[, col]
myplots[[2]]$plot_env
#<environment: 0x000000000af2ef40>

eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[1]]$plot_env)
#[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[2]]$plot_env)
#[1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1

所以即使表达方式相同，结果也不同。

如果您想知道究竟是什么存储/复制到环境中lapply- 不出所料，它只是列名：

ls(myplots[[1]]$plot_env)
#[1] "col"

Answer 2

我认为这里的问题是该方法的非标准评估会aes延迟评估i，直到实际绘制该图。到绘图时，i是最后一个值（在玩具示例中为“B”），因此y所有绘图的美学映射都是指最后一个值。同时，labs调用使用标准评估，因此标签正确地引用了循环i中的每次迭代。

这可以通过简单地使用映射函数的标准评估版本来解决aes_q：

require(cowplot)

dfrm <- data.frame(A=1:10, B=10:1)

v <- c("A","B")
dfmsize <- nrow(dfrm)
myplots <- vector("list",2)

count = 1
for(i in v){
    myplots[[count]] <- ggplot(dfrm, aes_q(x=1:dfmsize, y=dfrm[,i])) + geom_point() + labs(y=i)
    count = count +1
}
plot_grid(plotlist=myplots)

Answer 3

在 [this answer]( https://stackoverflow.com/a/26246791/2461552。

我通常切换到aes_string或aes_用于这样的情况，因此我可以在 ggplot2 中将变量用作字符串。

在您的情况下，我发现lapply循环比循环更容易for，因为可以避免初始化列表和使用计数器。

首先，我将 x 变量添加到数据集中。

dfrm$index = 1:nrow(dfrm)

现在，lapply循环，遍历v.

myplots = lapply(v, function(x) {
    ggplot(dfrm, aes_string(x = "index", y = x)) + 
        geom_point() +
        labs(y = x)
})

plot_grid(plotlist = myplots)

Answer 4

我认为即使您实际上是在动态定义它们，在内部ggplot寻找您的x和y变量也会感到困惑。dfrm如果您for稍微更改循环以构建一个新的子data.frame作为第一行，它就可以正常工作。

myplots <- list()
count = 1

for(i in v){
    df <- data.frame(x = 1:dfmsize, y = dfrm[,i])
    myplots[[count]] <- ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + geom_point() + labs(y=i)
    count = count + 1
}
plot_grid(plotlist=myplots)