我有多個用資料集生成的圖表。在將結果傳遞給ggplot(). 我想訪問我ggplot()在后續 ggplot 圖層和方面傳遞的資料，以便我可以更好地控制生成的圖形，并在繪圖本身中包含資料的一些特征，例如觀察次數。
這是一個可重現的例子：
library(tidyverse)
cars <- mtcars
# Normal scatter plot
cars %>%
filter(
# Many complicated operations
) %>%
group_by(
# More complicated operations
across()
) %>%
summarise(
# Even more complicated operations
n = n()
) %>%
ggplot(aes(x = mpg, y = qsec))
geom_point()
# Join the dots but only if mpg < 20
geom_line(data = .data %>% filter(mpg < 20))
# Include the total number of observations in the graph
labs(caption = paste("N. obs =", NROW(.data)))
人們當然可以在將其傳遞給之前創建一個單獨的資料集ggplot，然后在整個程序中參考該資料集（如下例所示）。但是，這要麻煩得多，因為您需要為每個圖形保存（并在以后洗掉）資料集并為一個圖形運行兩個單獨的命令。
我想知道是否有可以做的事情更類似于第一個使用的例子.data（這顯然實際上不起作用）。
library(tidyverse)
cars <- mtcars
tmp <- cars %>%
filter(
# Many complicated operations
) %>%
group_by(
# More complicated operations
across()
) %>%
summarise(
# Even more complicated operations
n = n()
)
tmp %>%
ggplot(aes(x = mpg, y = qsec))
geom_point()
# Join the dots but only if mpg < 20
geom_line(data = tmp %>% filter(mpg < 20))
# Include the total number of observations in the graph
labs(caption = paste("N. obs =", NROW(tmp)))
謝謝你的幫助！
uj5u.com熱心網友回復：
在每個幫助頁面中，geom_它提供了一種標準方法：
將使用單個引數呼叫函式，即繪圖資料。回傳值必須是一個 data.frame，并將用作圖層資料。可以從公式創建函式（例如 ~ head(.x, 10)）。
labs另一方面，您可以在管道中使用占位.符，但您必須 a).首先給出資料引數 b) 將整個內容用大括號括起來以識別后面的..
例如：
library(tidyverse)
cars <- mtcars
# Normal scatter plot
cars %>%
filter() %>%
group_by(across()) %>%
summarise(n = n()) %>%
{
ggplot(., aes(x = mpg, y = qsec))
geom_point()
geom_line(data = ~ filter(.x, mpg < 20))
labs(caption = paste("N. obs =", NROW(.)))
}
或者，如果您不喜歡purrr公式語法，那么華麗的新 R 匿名函式也可以使用：
geom_line(data = \(x) filter(x, mpg < 20))
不幸的是，該labs函式似乎沒有明確的方法來測驗資料是否在ggplot堆疊中無形地洗牌，因為總的來說，它通常可以在不觸及主要資料的情況下繼續其作業。這些是解決此問題的一些方法。
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