4

由于我需要在 R 中制作很多不同的图，我试图在准备数据时加入更多逻辑（添加与美学相对应的列名），而在图本身中加入更少的逻辑。

考虑以下默认虹膜图：

library(ggplot2)
library(data.table)
scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species))

现在，我制作了一个修改后的 iris 数据，其列名与所需的美学相匹配：

iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species,
                  shape=Species)]

我想以这样一种方式在一个函数中绘制，它基本上构建以下命令只是稍微动态一些，所以你使用数据中提供的所有美学。

ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(color=color, shape=shape))

很久没有阅读有关非标准评估、表达式和引用的任何内容了，我注意到rlang和 quosures ( cheatsheet ) 有相当多的发展。[这个] 问题有点帮助，但它并没有解决我想从数据中推断美学的事实。

最后我尝试了很多东西，并查看了aes。在那里我看到：

exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)

我认为这就是我所做的所有尝试都喜欢的原因：

ggplot(iris2, aes(x=x, y=y)) +
    geom_point(aes(rlang::quo(expr(color=color))))

没有成功，因为 aes 试图“确定”我的 quosure(s)。

问题有没有办法根据数据的内容以动态的方式向 aes 提供参数（所以你事先不知道你需要哪种美学？

如果我的问题不够清楚，最后我做了一些有用的东西，只是我觉得这完全没有必要，因为我不知道/理解正确的方法。所以下面的东西有效并且是我的想法，但我不喜欢的是我必须修改 aes：

下面的块是独立的，可以在没有上面的代码块的情况下执行。

library(data.table)
library(ggplot2)
library(rlang)
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species, shape=Species)]
myaes <- function (x, y, myquo=NULL, ...) {    
    exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)    
    exprs <- c(exprs, myquo)
    is_missing <- vapply(exprs, rlang::quo_is_missing, logical(1))
    aes <- ggplot2:::new_aes(exprs[!is_missing], env = parent.frame())
    ggplot2:::rename_aes(aes)
}

generalPlot <- function(data, f=geom_point,
                        knownaes=c('color'=expr(color), 'shape'=expr(shape))){
    myquo  <- list()
    for(i in names(knownaes)){
        if(i %in% names(data)){
            l <- list(rlang::quo(!!knownaes[[i]]))
            names(l) <- i
            myquo <- c(myquo, l)
        }
    }    

    ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
        f(myaes(myquo=myquo))   
}

generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])
4

2 回答 2

2

您可以使用此自定义函数来解析输入数据 colnames 并生成aes传递给eval().

generateAES <- function(foo) {
    eval(parse(text = paste0("aes(", 
        paste(
            lapply(foo, function(i) paste(i, "=", i)), 
        collapse = ","), 
        ")"
    )))
}

您可以将其用于：

ggplot(iris2, generateAES(colnames(iris2))) +
    geom_point()

或使用管道：

library(magrittr)
iris2 %>%
    ggplot(generateAES(colnames(.))) +
        geom_point()

generateAES输出是aes这样的：

Aesthetic mapping: 
* `x`      -> `x`
* `y`      -> `y`
* `colour` -> `color`
* `shape`  -> `shape`

这是从文本字符串生成的"aes(x = x,y = y,color = color,shape = shape)"

于 2019-01-21T18:45:43.220 回答
1

因此，如果您的数据作为“颜色”或“形状”列，您只想将其映射到颜色或形状美学？我认为更简单的方法是

generalPlot <- function(data, f=geom_point, knownaes=c('color', 'shape')) {
  match_aes <- intersect(names(data), knownaes)
  my_aes_list <- purrr::set_names(purrr::map(match_aes, rlang::sym), match_aes)
  my_aes <- rlang::eval_tidy(quo(aes(!!!my_aes_list)))
  ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
        f(mapping=my_aes)

}

然后你可以做

generalPlot(iris2[,.(x, y)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])

它不需要附加myaes功能。

我有点惊讶我不得不使用eval_tidy但由于某种原因你似乎不能使用!!!with aes()。

x <- list(color=sym("color"))
ggplot(iris2, aes(x,y)) + geom_point(aes(!!!x))
# Error: Can't use `!!!` at top level

（用 测试ggplot2_3.1.0）

于 2019-01-21T16:44:08.297 回答