我如何使用R中的for循环创建多个图，每个图具有不同的y轴标签和标题？

Question

[某些情况：我要分析的数据是流式细胞仪数据（对于那些不熟悉它的人，出于Q的目的，它基本上是使用激光表征不同的细胞类型）。这里的变量是要在y轴上绘制的单元格的不同特征，每个变量都是从“父组”中读取的。也就是说，如果目标变量是“活细胞”，则父组可以是“肾脏”细胞或“肺”细胞等。

我有一个包含13个变量的大数据表，需要针对相同的x轴（即，以周为单位的治疗时间）作图。我需要随时间绘制的每个变量都需要不同的y轴标签和标题，其中应包括y轴标签以及变量所属的各个“父组”的名称。我已采取的步骤是：

将主数据表导入R

用关键字，即每个变量名称（即主数据表中的列名称）以及其各自的Y轴标签和“父组”名称导入数据表。例如，这是该表的外观，

enter image description here

您可以知道，“父组”名称或y轴标签不一定对每个变量名称都是唯一的

将关键字数据表的每一列分配给新的向量，即变量，yaxis和parent。
3. 进行FOR循环以自动从原始主表中子集数据，一次包含一个变量的信息，然后根据时间对其进行绘制。

    r 
   for(i in variables){
    table<-as.data.frame(test[,c("WEEK",i)])`
    for(j in yaxis){
    for (k in parent){
    plot<-ggplot(table,aes(x=WEEK,y=table[,3]))+geom_line()+geom_point(size=2)+scale_shape_manual(values=1:25)+xlab("Weeks")+ylab(j)+theme_minimal()+ggtitle(paste0(k,"-",j))
ggsave(plot,file=paste0(paste(j,k,sep="_"),"plot.jpg"),width=14,height=10,units="cm")
     }
      }
      rm(table)
      rm(plot)
    }

[我在这里试图做的是使for循环自动化，以为每个变量添加各自的y轴标签和标题，但是我当然陷入了一个循环，并继续进行并针对每个变量生成了13的组合y轴标签* 13个绘图标题组合。我需要13个图，每个图都有自己的y轴标签和图标题，而无需为每个图手动输入，因为我希望将图直接从for循环中导出为jpeg文件。我考虑过使用if或if else函数，但不确定如何在此处应用。任何帮助，将不胜感激！ 

[某些情况：我要分析的数据是流式细胞仪数据（对于那些不熟悉这是什么的人，出于Q的目的，它基本上是使用...]表征不同的细胞类型，这是...

[这是一种解释您的问题的方法：使用构面图并将Parent和Yaxis映射到构面标签中。这将导致一系列构面图，其中标签反映Parent和Yaxis。

要进行方面分析，我们需要调整数据框的形状。首先，调用库并创建一些有用的数据：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
library(ggplot2)

# make fake data
data <- tibble(
  Week = seq(from = 1, length.out = 91),
  cells_live = runif(min = 1, max = 10, n = 91),
  cells_live_dividing = runif(min = 1, max = 10, n = 91),
  cells_live_aging = runif(min = 1, max = 10, n = 91)
)

mapping <- tibble(
  variables = c("cells_live", "cells_live_dividing", "cells_live_aging"),
  Parent = c("COUNT", "live", "live"),
  Yaxis = c("live cells", "divinding cells", "aging")
)

然后我们使用pivot_longer中的tidyr将数据重整为长格式：

data <- data %>%
  pivot_longer(cols = -Week,
               names_to = "vars",
               values_to = "values")
然后我们使用left_join从映射表中引入数据，并基于Parent和Yaxis创建带有构面标签的新列：

data <- data %>%
  left_join(mapping, by= c("vars" = "variables")) %>%
  mutate(facet_labels = paste0(Parent, ": ", Yaxis))
最后，我们调用ggplot，其中我们将facet_labels用作构面变量：

ggplot(data = data, aes(x = Week, y = values)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(.~ facet_labels, scales = "free") +
  theme_minimal()
使用此输出：

这并不是您所要的，但仍然希望对您有用。 

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