ggplot2 — 동일한 산점도에서 서로 다른 변형 된 y를 자동으로 플롯 할 수있는 방법이 있습니까?
ppp
Q : ggplot ()을 사용하는 일반적인 x, y 산점도에서 ggplot2는 변환 된 y도 자동으로 플로팅 할 수 있습니까?
•이 예에서는 stat_smooth(..)ggplot2의 기능을 사용하여 여러 lm-fits를 갖습니다.
ggplot(df, aes(x=myX, y=myY)) +
geom_point(color=‘darkgray’) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘black’), formula=“y ~ x”) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘blue’), formula=“log(y) ~ x”) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘green’), formula=“sqrt(y) ~ x”) +
# log-scale it so transforms show up:
scale_y_continuous(trans=‘log10’)
• 그러나 나는뿐만 아니라 변환 된 Y의에 대한 없앤다을 플롯 할 : sqrt(y)및log(y)
ggplot2에는 이러한 자동 기능이있어 동일한 플롯에 표시 할 수 있습니까?
그렇지 않은 경우 가장 간단한 권장 방법은 무엇입니까? 수동으로 계산 한 다음
unstack(base-R) 또는melt(reshaper2) 긴 형식 으로 계산해야 합니까?
오리
다음 접근 방식을 제안합니다. 새 변수에서 변환을 생성 할 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 long으로 재구성 한 다음 모든 변수 또는 패싯에 대해 하나의 시각화를 사용하여 플로팅합니다. 다음은 패싯 접근 방식입니다.
library(tidyverse)
#Code1
iris %>% mutate(x=Petal.Length,y=Sepal.Length,logy=log(Sepal.Length),sqrty=sqrt(Sepal.Length)) %>%
select(c(x,y,logy,sqrty)) %>%
pivot_longer(-x) %>%
ggplot(aes(x=x,y=value,color=name,group=name))+
geom_point()+
geom_smooth(method = lm,se=F)+
facet_wrap(.~name,scales = 'free_y')
산출:
또는 개별 플롯 접근 방식 :
#Code2
iris %>% mutate(x=Petal.Length,y=Sepal.Length,logy=log(Sepal.Length),sqrty=sqrt(Sepal.Length)) %>%
select(c(x,y,logy,sqrty)) %>%
pivot_longer(-x) %>%
ggplot(aes(x=x,y=value,color=name,group=name))+
geom_point()+
geom_smooth(method = lm,se=F)
산출:
나는 iris데이터 세트와 tidyverse함수를 사용했습니다.
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