如何在ggplot中創建具有兩個長度不等的資料集和兩層圖的繪圖函式？

我有一個名為的資料集df1，如下所示：

category    subject    runtime
foo         square     7.3
foo         circle.    10.5
foo2        square     15.3    
...

還有一個名為 的第二個子集df2，我在其中過濾categoryn > 1 的位置，這會導致較小的資料幀category==foo2被洗掉：

category    subject    runtime
foo         square     7.3
foo         circle.    10.5
...

我嘗試在一個函式中繪制這兩個資料集，該函式將創建一個箱線圖（對于所有出現多次 的行category，因此我在df2這里使用geom_boxplot子集和點圖來表示只有一次出現的category。例如：

create.my.plot <- function(df, df.subset, xaxis, yaxis, xlab, ylab) {
  ex.plot <- ggplot(df, aes(x=xaxis, y=yaxis)) 
    geom_boxplot(data = df.subset, aes(fill=xaxis))  
    geom_point(position="identity", size=1)  
    labs(x=xlab, y=ylab)
  ex.plot
}

我可以在這個繪圖函式之外很好地創建這個圖，但是當我從這個函式呼叫它時，它回傳一個關于資料幀長度的錯誤：

> create.my.plot(df1, df2, df$category, df$runtime, "Category", "Runtime")
Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (3): x and y

我想這是因為當ggplot()被呼叫時，它與df并期望變數在?aes()中具有行數df？

我更喜歡使用繪圖功能，因為我必須重復創建繪圖但是如何克服這個錯誤，我需要使用不等長度的不同資料集來繪制圖層？

uj5u.com熱心網友回復：

問題是您用來df$...將要繪制的變數傳遞給您的函式。你得到的錯誤是為什么作為一般規則你永遠不應該使用df$...inside的原因之一aes()。

而是將您的列作為不帶引號的名稱傳遞給函式，并在內部使用{{(= curly-curly) aes()：

library(ggplot2)

create.my.plot <- function(df, df.subset, xaxis, yaxis, xlab, ylab) {
  ggplot(df, aes(x = {{ xaxis }}, y = {{ yaxis }}))  
    geom_boxplot(data = df.subset, aes(fill = {{ xaxis }}))  
    geom_point(position = "identity", size = 1)  
    labs(x = xlab, y = ylab)
}

create.my.plot(df1, df2, category, runtime, "x", "y")

或者作為第二個選項，將列名作為帶引號的字串傳遞并使用.data代詞：

create.my.plot1 <- function(df, df.subset, xaxis, yaxis, xlab, ylab) {
  ggplot(df, aes(x = .data[[xaxis]], y = .data[[yaxis]]))  
    geom_boxplot(data = df.subset, aes(fill = .data[[xaxis]]))  
    geom_point(position = "identity", size = 1)  
    labs(x = xlab, y = ylab)
}

create.my.plot1(df1, df2, "category", "runtime", "x", "y")

資料

df1 <- data.frame(
  category = c("foo", "foo", "foo2"),
  subject = c("square", "circle", "square"),
  runtime = 1:3
)
df2 <- df1[df1$category != "foo2", ]

uj5u.com熱心網友回復：

Stefan 的回答很好，但會繪制與箱線圖相關的所有點。我會建議這樣做（我使資料更加真實）。首先，資料如下：

df1 <- data.frame(
  category = factor(rep(c("foo", "foo3", "foo2"), c(100,100, 1))),
  subject = sample(c("circle", "square"), 201, replace=TRUE),
  runtime = runif(201, 5, 25)
)

接下來，在您的資料中創建一個新變數來計算每組的觀察次數。

df1 <- df1 %>% 
  group_by(category) %>% 
  mutate(n = n())

將資料過濾為將用點繪制的資料和用方框繪制的資料：

df_pt <- df1 %>% 
  filter(n == 1)
df_box <- df1 %>% 
  filter(n > 1)

然后，可以修改該函式以使用點和框資料集。重要的是點資料集將包含所有點

create.my.plot1 <- function(df.point, df.box, xaxis, yaxis, xlab, ylab) {
  ggplot()  
    geom_point(data=df.point, aes_string(x = xaxis, y = yaxis), 
               position = "identity", size = 1)  
    geom_boxplot(data = df.box, aes_string(x=xaxis, y=yaxis, fill = xaxis))  
    labs(x = xlab, y = ylab)
}

最后，在您的資料上呼叫繪圖：

create.my.plot1(df_pt, df_box, "category", "runtime", "x", "y")

或者，您也可以構建函式來為您完成所有子集作業：

df1 <- data.frame(
  category = factor(rep(c("foo", "foo3", "foo2"), c(100,100, 1))),
  subject = sample(c("circle", "square"), 201, replace=TRUE),
  runtime = runif(201, 5, 25)
)
create.my.plot1 <- function(dat, xaxis, yaxis, xlab, ylab) {
  x <- dat %>% 
    group_by(across(all_of(xaxis))) %>% 
    mutate(n = n())
  pt <- x %>% filter(n == 1)
  box <- x %>% filter(n > 1)
  cat("Number of sinlge points: ", nrow(pt), "\nNumber of boxes: ", length(table(box[[xaxis]])), "\n")
  ggplot()  
    geom_point(data=pt, aes_string(x = xaxis, y = yaxis), 
               position = "identity", size = 1)  
    geom_boxplot(data = box, aes_string(x=xaxis, y=yaxis, fill = xaxis))  
    labs(x = xlab, y = ylab)
}

create.my.plot1(df1, "category", "runtime", "x", "y")

結果與上述相同。

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