Блог

Продолжаю свои поиски работы с функциями и ggplot:

Я разобрал основные способы использования lapply и ggplot для циклического просмотра списка y_columns для создания отдельных графиков:

 require(ggplot2)
# using lapply with ggplot

df <- data.frame(x=c("a", "b", "c"), col1=c(1, 2, 3), col2=c(3, 2, 1), col3=c(4, 2, 3))
cols <- colnames(df[2:4])
myplots <- vector('list', 3)

plot_function <- function(y_column, data) { 
     ggplot(data, aes_string(x="x", y=y_column, fill = "x"))  
     geom_col()   
     labs(title=paste("lapply:", y_column))
}

myplots <- lapply(cols, plot_function, df)
myplots[[3]])
 

Я знаю, что ввести во вторую переменную, которую я буду использовать для выбора строк. В моем минимальном примере я пропускаю выделение и просто повторно использую те же графики и dfs, что и раньше, я просто добавляю 3 итерации. Поэтому я хотел бы сгенерировать те же три графика, что и выше, но теперь помеченные как итерации A, B и C.

Мне потребовалось некоторое время, чтобы разобраться в синтаксисе, но теперь я понимаю, что mapply нуждается в векторах одинаковой длины, которые передаются функции в виде совпадающих пар. Итак, я использую expand.grid для генерации всех пар переменных 1 и 2 для создания фрейма данных , а затем передаю первый и второй столбцы через mapply . Следующая проблема , с которой нужно было разобраться , заключалась в том , что мне нужно передать фрейм данных в виде списка MoreArgs = . Так что, похоже, все должно быть хорошо. Я использую тот же синтаксис aes_string() , что и выше, в моем lapply примере.

Однако по какой-то причине сейчас он не оценивает y_column должным образом, а просто принимает его как значение для построения графика, а не как индикатор для отображения содержащихся в нем значений df$col1 .

ПОМОГИТЕ!

 require(ggplot2)
# using mapply with ggplot

df <- data.frame(x=c("a", "b", "c"), col1=c(1, 2, 3), col2=c(3, 2, 1), col3=c(4, 2, 3))
cols <- colnames(df[2:4])
iteration <- c("Iteration A", "Iteration B", "Iteration C")

multi_plot_function <- function(y_column, iteration, data) { 
     plot <- ggplot(data, aes_string(x="x", y=y_column, fill = "x"))  
     geom_col()   
     labs(title=paste("mapply:", y_column, "___", iteration))
}

# mapply call 
combo <- expand.grid(cols=cols, iteration=iteration)
myplots <- mapply(multi_plot_function, combo[[1]], combo[[2]], MoreArgs = list(df), SIMPLIFY = F) 
myplots[[3]]
 

Возможно, здесь нам придется использовать rowwise

 out <- lapply(asplit(combo, 1), function(x)
           multi_plot_function(x[1], x[2], df))
 

В коде операционной системы единственная проблема заключается в том, что столбцы предназначены factor для ‘combo’, поэтому они неправильно анализируются. Если мы изменим его на character , это сработает

 out2 <- mapply(multi_plot_function, as.character(combo[[1]]), 
    as.character(combo[[2]]), MoreArgs = list(df), SIMPLIFY = FALSE) 
 

-тестирование

 out2[[1]]