只是想知道是否有人可以帮助解决我在 R 中使用 ggplot2 使用 for 循环遇到的问题。我已经进行了一些聚类以找到随时间变化的数据模式。总共有38个模式图的各种模式。聚类的输出是将所有 38 个图形并排放置，这对于可视化非常有用。
但我想放大单个图形以放大它们以进行演示和模式的清晰视图。这很容易手动完成，但是，编写同一脚本的 38 个版本，但每个版本只使用不同的集群是非常乏味的，因此我想创建一个 for 循环，以便在一大块快速代码中实现。我已经完成了这段代码（也有一些在线帮助），但是，我无法获得单个 38 个图形的输出。代码本身有效，因为我可以指定一个集群，然后该集群将为我提供该特定集群的输出，但我想创建一个代码来创建所有 38 个不同的集群。
我使用的代码如下：
该数据框称为 dfllgc，其中 dfllgc$cluster 包含有关各个集群的信息。我正在尝试的 for 循环如下但不起作用。任何帮助真的很感激！
for(cluster in dfllgc$cluster){
df<-subset(dataframAMIRllgc,cluster == 1:38)
df$Time_point<-factor(df.s$Time_point, levels = c("p3", "p15", "p30","p60"))
g<-ggplot(df, aes(x=Time_point, y=abundance, group=llgc, colour=llgc))+
geom_line(size=1.5)+
geom_point(size=4)+
ggtitle("Cluster 29: Patterns over time (5 genes) \n") +
xlab("\nAge") + ylab("Expression(CPM)\n")
print(g) }
将 df<-subset(dataframAMIRllgc,cluster == 1:38) 更改为 == 1，或 15 等，或任何其他集群确实会产生该集群，但并非所有 38 与 1:38。
最后，对于标题 (ggtitle)，有没有办法使标题也自动化，这样我就可以有一个模板，但是簇号和基因数会自动应用于正确的簇？
非常感谢！任何帮助将非常感激 ：）
示例数据
merge cluster Time_point llgc abundance
1 High[26-50%]p15 1 p15 High[26-50%] 166.5400335
38 High[26-50%]p3 1 p3 High[26-50%] 255.5007952
75 High[26-50%]p30 1 p30 High[26-50%] 122.1110473
112 High[26-50%]p60 1 p60 High[26-50%] 78.84340532
149 Low[0-10%]p15 1 p15 Low[0-10%] 86.40962037
186 Low[0-10%]p3 1 p3 Low[0-10%] 205.9750297
223 Low[0-10%]p30 1 p30 Low[0-10%] 60.23843127
260 Low[0-10%]p60 1 p60 Low[0-10%] 56.64259547
297 Medium[11-25%]p15 1 p15 Medium[11-25%] 165.2372227
334 Medium[11-25%]p3 1 p3 Medium[11-25%] 223.3891249
371 Medium[11-25%]p30 1 p30 Medium[11-25%] 155.1325448
408 Medium[11-25%]p60 1 p60 Medium[11-25%] 176.8285175
2 High[26-50%]p15 2 p15 High[26-50%] 85.21789981
39 High[26-50%]p3 2 p3 High[26-50%] 211.5359752
76 High[26-50%]p30 2 p30 High[26-50%] 35.7475454
113 High[26-50%]p60 2 p60 High[26-50%] 12.87995477
150 Low[0-10%]p15 2 p15 Low[0-10%] 77.20608808
187 Low[0-10%]p3 2 p3 Low[0-10%] 43.04550979
224 Low[0-10%]p30 2 p30 Low[0-10%] 34.88976766
261 Low[0-10%]p60 2 p60 Low[0-10%] 9.791146582
298 Medium[11-25%]p15 2 p15 Medium[11-25%] 46.21377697
335 Medium[11-25%]p3 2 p3 Medium[11-25%] 34.89603178
372 Medium[11-25%]p30 2 p30 Medium[11-25%] 14.18668175
409 Medium[11-25%]p60 2 p60 Medium[11-25%] 7.360330065
3 High[26-50%]p15 3 p15 High[26-50%] 47.75793997
40 High[26-50%]p3 3 p3 High[26-50%] 62.3529071
77 High[26-50%]p30 3 p30 High[26-50%] 17.8348889
114 High[26-50%]p60 3 p60 High[26-50%] 14.26366778
151 Low[0-10%]p15 3 p15 Low[0-10%] 138.1451371
188 Low[0-10%]p3 3 p3 Low[0-10%] 185.1184602
225 Low[0-10%]p30 3 p30 Low[0-10%] 63.52332626
262 Low[0-10%]p60 3 p60 Low[0-10%] 39.40566363
299 Medium[11-25%]p15 3 p15 Medium[11-25%] 26.32551336
336 Medium[11-25%]p3 3 p3 Medium[11-25%] 49.72067928
373 Medium[11-25%]p30 3 p30 Medium[11-25%] 8.288553629
410 Medium[11-25%]p60 3 p60 Medium[11-25%] 5.385031193
我不确定我 100% 理解您要做什么，但我认为您的子集有问题，然后您需要在最后添加一个保存功能。希望这可以满足您的需求：
dfllgc$Time_point<-factor(dfllgc$Time_point, levels = c("p3", "p15", "p30","p60"))
for(cluster in unique(dfllgc$cluster)) {
g<-ggplot( dfllgc[ dfllgc$cluster == cluster, ],
aes(x=Time_point, y=abundance, group=llgc, colour=llgc)) +
geom_line(size=1.5) +
geom_point(size=4) +
ggtitle( paste0("Cluster ", cluster,": Patterns over time (5 genes)") ) +
xlab("Age") + ylab("Expression(CPM)")
ggsave(paste0("Cluster_", cluster,".png"), g)
}
所做的更改：
ggplot行中，但它可以很容易地分开。factor转换移到for 循环之外，因此只需应用一次。本文收集自互联网，转载请注明来源。
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