在Rggplot中，用兩個不同的子集做一個散點圖

這是我的資料的樣子。 長話短說，我想將 A 組中的 Y 值與 B 組中的相應 X 值進行散點圖，并可選擇按樣本著色。

我做了很多這樣的資料繪圖（有更多變數），但它總是在一個子集中，比如subset(data, Group=='A')or subset(data, Group=='B')。這是我需要跨組繪制的罕見情況。

情節代碼本身很簡單：

ggplot(data, aes(x=X(B), y=Y(A), color=as.factor(Sample)))  
geom_point()

我意識到我的 X(B) 和 Y(A) 不起作用；這只是為了說明目標。我還假設有一種方法可以生成僅包含 X(B) 和 Y(A) 值的新資料集；當然對任何方法都持開放態度，但我更喜歡在 GGPLOT 中為實際圖表作業。這是我的可重復性資料集：

data <- structure(list(Group = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", 
"B", "B", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B"), 
    Sample = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), Point = c(1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L), X = c(-3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -2.3624, -2.3877, 
    -2.6475, -3.0975, -3.1393, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, 
    -0.6476, -0.7056, -0.7367, -0.9883, -0.9003), Y = c(22.55, 
    22.02, 19.41, 10.92, 8.3, 4.14, 4.42, 9.92, 9.86, 7.57, 67.94, 
    66.92, 70.26, 63.37, 61.85, 11.79, 10.86, 12.96, 12.44, 11.69
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))

uj5u.com熱心網友回復：

您可以通過旋轉獲得等效的X(B)and ：Y(A)

library(tidyverse)

pivoted <- data %>% 
  pivot_wider(names_from = Group, values_from = X:Y)

# data before pivoting
head(as_tibble(data))

# # A tibble: 6 x 5
#   Group Sample Point     X     Y
#   <chr>  <int> <int> <dbl> <dbl>
# 1 A          1     1 -3.26 22.6 
# 2 A          1     2 -3.26 22.0 
# 3 A          1     3 -3.26 19.4 
# 4 A          1     4 -3.26 10.9 
# 5 A          1     5 -3.26  8.3 
# 6 B          1     1 -2.36  4.14

# after pivoting
head(pivoted)

# # A tibble: 6 x 6
#   Sample Point   X_A    X_B   Y_A   Y_B
#    <int> <int> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
# 1      1     1 -3.26 -2.36   22.6  4.14
# 2      1     2 -3.26 -2.39   22.0  4.42
# 3      1     3 -3.26 -2.65   19.4  9.92
# 4      1     4 -3.26 -3.10   10.9  9.86
# 5      1     5 -3.26 -3.14    8.3  7.57
# 6      2     1 -3.26 -0.648  67.9 11.8 

然后您可以輕松地調整您的插圖代碼：

ggplot(pivoted, aes(x=X_B, y=Y_A, color=as.factor(Sample)))  
  geom_point()

uj5u.com熱心網友回復：

filter您可以使用和select重新排列資料框bind_cols。

library(dplyr)
library(ggplot2)

data %>% 
  filter(Group == "A") %>% 
  select(Sample, Y) %>% 
  bind_cols(data %>% 
              filter(Group == "B") %>% 
              select(X))

結果：

   Sample     Y       X
1       1 22.55 -2.3624
2       1 22.02 -2.3877
3       1 19.41 -2.6475
4       1 10.92 -3.0975
5       1  8.30 -3.1393
6       2 67.94 -0.6476
7       2 66.92 -0.7056
8       2 70.26 -0.7367
9       2 63.37 -0.9883
10      2 61.85 -0.9003

然后將其傳輸到ggplot：

data %>% 
  filter(Group == "A") %>% 
  select(Sample, Y) %>% 
  bind_cols(data %>% 
              filter(Group == "B") %>% 
              select(X)) %>% 
ggplot(aes(X, Y))   
geom_point(aes(color = factor(Sample)))

結果：

uj5u.com熱心網友回復：

這是重塑資料的另一種方法。我們旋轉更長的時間以在它們自己的行上獲取 X 和 Y 值，然后我們可以過濾以僅保留來自 A 的 Y 值和來自 B 的 X 值。然后我們可以再次整形以僅具有 X 和 Y 的一行每個樣本/點組合的值。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot)

data %>% 
  pivot_longer(cols=c(X,Y)) %>% 
  filter((Group=="A" & name=="Y") | (Group=="B" & name=="X")) %>% 
  pivot_wider(id=c(Sample, Point), names_from = name, values_from = value) %>%
  ggplot()    
    aes(X,Y, color=as.factor(Sample))   
    geom_point()

要點是在嘗試繪制資料之前，您需要以正確的順序獲取資料。ggplot 總是假設你有“整潔”的資料。嘗試繪圖時盡量避免進行奇怪的資料操作。

標籤：r ggplot2 子集

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