对数据框中变量的每个值重复绘制 ggplot

Question

我想为数据框中变量的每个值制作一个图表，然后将该值作为标题传递给图表。我认为最好的方法是使用apply()

系列函数，但我有点新手，不知道如何做到这一点。

例如，假设我有这个数据框：

df <- data.frame(furniture = c("Chair", "Table", "Rug", "Wardrobe", "Chair", "Desk", "Lamp", "Shelves", "Curtains", "Bed"),
                 cutlery = c("Fork", "Knife", "Spatula", "Spoon", "Corkscrew", "Fork", "Tongs", "Chopsticks", "Spoon", "Knife"),
                 type = c("bbb", "ccc", "aaa", "bbb", "ccc", "aaa", "bbb", "ccc", "aaa", "bbb"),
                 count = c(341, 527, 2674, 811, 1045, 4417, 1178, 1192, 4793, 916))

我可以手动浏览并选择

type

 的值，这样做：

df %>% 
  filter(type=='aaa') %>% 
  ggplot() +
  geom_col(aes(furniture, count)) +
  labs(title = 'value of {{type}} being plotted')

df %>% 
  filter(type=='bbb') %>% 
  ggplot() +
  geom_col(aes(furniture, count)) +
  labs(title = 'value of {{type}} being plotted')

df %>% 
  filter(type=='ccc') %>% 
  ggplot() +
  geom_col(aes(furniture, count)) +
  labs(title = 'value of {{type}} being plotted')

但这很快就会变成大量代码，具有足够的

type

级别，并假设每个图都有相当数量的附加代码。我们还假设我不想使用 

facet_wrap(~type)

。正如您所看到的，x 变量的值在不同类型的值之间变化很大，因此 

facet_wrap()

 会导致 x 轴上大量缺失空格。理想情况下，我只是创建一个函数，将 x 和 y 变量以及 

type

 作为输入，然后对 

type

 进行过滤，绘制图表，并提取 

type

 的值以在标题中使用。

有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

或者您可以创建自定义函数，然后

lapply

 覆盖 

type 的级别

myplot <- function(var){
  df %>% 
    filter(type==var) %>% 
    ggplot() +
    geom_col(aes(month, count)) +
    labs(title = paste0("value of ",var))
}
plot.list <- lapply(unique(df$type), myplot)
plot.list[[1]]
plot.list[[2]]
plot.list[[3]]

编辑

包含 x 变量作为参数::

myplot <-
  function(var, xvar) {
    df %>%   
      filter(type == var) %>%   
      ggplot() + 
      geom_col(aes(x={{xvar}}, count)) +   
      labs(title = paste0("value of ", var))
  }

plot.list <- lapply(unique(df$type), myplot,xvar=cutlery)

您错过了

{{}}

（又名“curly curly”）运算符，它取代了用 

enquo

 引用并用 

!!

（又名“bang-bang”）取消引用的方法，并且必须传递参数 

xvar

作为 

lapply

 的额外参数，而不是 

lapply 内部函数的额外参数

Answer 2

您可以拆分

type

 的每个值的数据并生成绘图列表。

library(tidyverse)

df %>%
  group_split(type) %>%
  map(~ggplot(.x) +
        geom_col(aes(month, count)) +
        labs(title = sprintf('value of %s being plotted', 
                              first(.x$type)))) -> plot_list

plot_list[[1]]

返回：

和

plot_list[[2]]

 返回 -

Answer 3

从你的陈述“理想情况下，我只是创建一个函数，将 x 和 y 变量作为输入，然后输入...”我假设你特别想要一个将

x

 和 

y

 作为不同值的函数变量（例如向量）作为输入，而不是将整个 

dataframe

 作为输入。在这种情况下，这个功能可能会满足您的需求：

library(ggplot2)
library(dplyr)

myPlot_function = function(x, y, type) {
        
        gg_list = list() # empty list
        df = data.frame(x, y, type)
        type_n = length(unique(df$type)) # number of each type
        
        for (i in 1:type_n){ # loop over each type
                
                g = df %>%
                        filter(type == type[i]) %>%
                        ggplot() +
                        geom_col(aes(x, y)) +
                        labs(title = paste0("Value of ", type[i], " being plotted"))
                gg_list[[paste0("plot_", i)]] = g
        }
        return(gg_list)
}

然后，您可以将

x

 和 

y

 和 

type

 指定为向量。例如：

some_plots = myPlot_function(x = df$month, y = df$count, type = df$type) 函数

myPlot_function

 返回包含您的绘图的 

list

。您现在可以使用 

some_plots$plot_1

 或 

some_plots[[1]]

 来查看您的绘图。例如：

some_plots$plot_1