在一张图中绘制多种不同类型的ggplots

debugcn 发表于 Dev

和

我正在尝试在一张图中绘制多个不同的ggplots（请参见下面的代码）。

我认为应该这样做：

library(ggplot2)
library(Rmisc)
set.seed(1)
y <- rnorm(12,0,1)
df <- data.frame(y=rep(y,3),age=rnorm(12,50,2),sex=c(rep("female",6),rep("male",6)),race=c(rep("black",3),rep("white",3),rep("other",3)))
df$sex <- as.factor(df$sex)
df$race <- as.factor(df$race)
covariates = c("age","sex","race")
ggplot_list <- vector(mode="list", length(covariates))
for(i in 1:length(covariates)){
  if(is.factor(df[,covariates[i]])){
    ggplot_list[[i]] <- ggplot(df, aes(x=df[,covariates[i]], y=df$y), environment = environment())+geom_boxplot()+geom_jitter()+labs(x = covariates[i],y="y")
  } else{
    ggplot_list[[i]] <- ggplot(df, aes(x=df[,covariates[i]], y=df$y), environment = environment())+geom_point(shape=1)+labs(x = covs[i],y="y")
  }
}

但：

multiplot(plotlist=ggplot_list,cols=length(covariates))

帮助..

给出：

eipi10

在内部，aes您仅应引用列名称，而不要同时包含数据框名称和列名称。您已经将数据框传递到ggplot（ggplot(df,...)）中，因此ggplot已经可以访问其环境中的数据框列。aes通过告诉ggplot进入该数据帧的父环境，可以将数据帧包含在内，从而颠覆了这一点。这是您的代码版本，可以完成您想要的功能。我们使用aes_string代替，aes以便我们可以将covariatesas的值传递为字符串：

ggplot_list <- vector(mode="list", length(covariates))

for(i in 1:length(covariates)){
  if(is.factor(df[,covariates[i]])){
    ggplot_list[[i]] <- ggplot(df, aes_string(x=covariates[i], y="y")) +
      geom_boxplot() + 
      geom_jitter() + 
      labs(x = covariates[i], y="y")
  } else{
    ggplot_list[[i]] <- ggplot(df, aes_string(x=covariates[i], y="y")) +
      geom_point(shape=1) + 
      labs(x = covariates[i],y="y")
  }
}

这是一个更简洁的版本：

# List to store plots
pl = list()

for (i in covariates) {

  # Set up parts of plot that don't change
  pl[[i]] = ggplot(df, aes_string(x=i, y="y")) + labs(x = i)

  # Different handling for categorical and numeric x variable
  if (is.numeric(df[,i])) {
    pl[[i]] = pl[[i]] + geom_point(shape=1)
  } else {
    pl[[i]] = pl[[i]] + geom_boxplot() + geom_jitter(width=0.2) 
  }
}

您也可以使用lapply而不是for循环来执行此操作：

pl = lapply(covariates, function(cc) { 

  # Set up parts of plot that don't change
  p = ggplot(df, aes_string(x=cc, y="y")) + labs(x = cc)

  # Different handling for categorical and numeric x variable
  if (is.numeric(df[, cc])) {
    p = p + geom_point(shape=1)
  } else {
    p = p + geom_boxplot() + geom_jitter(width=0.2) 
  }
})

来布置图，使用grid.arrange从gridExtra包（plot_grid从cowplot是另一种选择，如通过@JoshuaRosenberg指出）：

library(gridExtra)
grid.arrange(grobs=pl, ncol=length(covariates))

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编辑于2021-06-20

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