1

我想使用scatterpie. 但是，该函数抛出一个错误，它无法找到与具有 y 坐标值的列对应的对象。

我的资料

library(tidyverse)
library(scatterpie)

my_df <- structure(list(day_in_july = 13:20, yes_and_yes = c(0.611814345991561, 
0.574750830564784, 0.593323216995448, 0.610539845758355, 0.650602409638554, 
0.57429718875502, 0.575971731448763, 0.545454545454545), yes_but_no = c(0.388185654008439, 
0.425249169435216, 0.406676783004552, 0.389460154241645, 0.349397590361446, 
0.42570281124498, 0.424028268551237, 0.454545454545455)), row.names = c(NA, 
-8L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))  

> my_df

## # A tibble: 8 x 3
## day_in_july yes_and_yes yes_but_no
##         <int>       <dbl>      <dbl>
## 1          13       0.612      0.388
## 2          14       0.575      0.425
## 3          15       0.593      0.407
## 4          16       0.611      0.389
## 5          17       0.651      0.349
## 6          18       0.574      0.426
## 7          19       0.576      0.424
## 8          20       0.545      0.455

使用散点图绘制数据失败

我遵循了文档中的代码，但它仍然不适合我。

ggplot() + 
  geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = yes_but_no), 
                           data = my_df, 
                           cols = colnames(my_df)[2:3])  


## Error in FUN(X[[i]], ...) : object 'yes_but_no' not found

我已经尝试过从之前转换tibble为a data.frame，但没有解决问题。

顺便说一句，设置y为常数（例如，2）有效：

ggplot() + 
  geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = 2), 
                           data = my_df, 
                           cols = colnames(my_df)[2:3])  + 
  coord_fixed()

作品

但这不是我想要的。相反，我希望每个饼图居中的 y 值对应于该特定饼图的“yes_but_no”比例

4

1 回答 1

1

出现问题是因为您为y映射和饼图列回收了同一列。

底层代码进行geom_scatterpie一些数据操作以将数据框旋转/收集（取决于您的 tidyr 包的术语）长格式，因此yes_but_no当 ggplot 尝试绘制最终数据时，该列不再单独存在。以下将起作用：

my_df$y <- my_df$yes_but_no # create a duplicate column

ggplot() + 
  geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = y), 
                  data = my_df, 
                  cols = colnames(my_df)[2:3])

为了获得更好的外观，您可以应用相等的坐标，同时间隔 y 位置：

ggplot() + 
  geom_scatterpie(aes(x = day_in_july, y = y*100), # space y positions out
                  data = my_df, 
                  cols = colnames(my_df)[2:3]) +
  scale_y_continuous(name = "yes but no",
                     labels = function(x) x/100) + # maintain original y labels
  coord_fixed()

结果

于 2020-07-24T05:05:50.317 回答