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提问者：小点点

ggplot：子集使用管道传递数据的层


我正在尝试子集一个图层，其中我通过管道将数据传递给ggplot。

这里有一个例子： 

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

set.seed(12345)
df_example = data_frame(Month = rep(seq.Date(as.Date("2015-01-01"),
                                             as.Date("2015-12-31"), by = "month"), 2),
                        Value = sample(seq.int(30, 150), size = 24, replace = TRUE),
                        Indicator = as.factor(rep(c(1, 2), each = 12)))

df_example %>% 
  group_by(Month) %>% 
  mutate(`Relative Value` = Value/sum(Value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(x = Month, y = Value, fill = Indicator, group = Indicator)) + 
  geom_bar(position = "fill", stat = "identity") + 
  theme_bw()+ 
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) + 
  geom_line(aes(x = Month, y = `Relative Value`))

这给出了：

我只希望出现其中的一行，如果这样的东西在geom_line层中工作，我就可以做到： 

  geom_line(subset = .(Indicator == 1), aes(x = Month, y = `Relative Value`))

会话信息：

R版本3.2.1（2015-06-18）平台：x86_64-w64-mingw32/x64（64-bit）运行于：Windows Server 2012 x64（build 9200）

地区： 2LC_COLLATE=English_UnitedLC_CTYPE=English_United1252[3]LC_MONETARY=English_UnitedLC_NUMERIC=C[5]LC_TIME=English_United

附加的基础包：2个统计图形grDevices utils
数据集方法基础

其他附包： 2scales_0.3.0lubridate_1.3.3ggplot2_1.0.1lazyeval_0.1.10dplyr_0.4.3RSQLite_1.0.0
readr_0.2.2[8]RJDBC_0.2-5DBI_0.3.1rJava_0.9-7

通过命名空间加载（未附加）：2Rcpp_0.12.2
knitr_1.11magrittr_1.5MASS_7.3-40munsell_0.4.2
lattice_0.20-31[7]colorspace_1.2-6R6_2.1.1stringr_1.0plyr_1.8.3tools_3.2.1parallel_3.2.1[13]grid_3.2.1
gtable_0.1.2htmltools_0.2.6yaml_2.1.13assertthat_0.1
digest_0.6.8[19]reshape2_1.4.1memoise_0.2.1
Rcpp_0.8.1knitr_1.3magrittr_1.0-1MASS_7.7-12
[25]munsell_0.3-10


共3个答案

匿名用户

tl； dr：将数据作为函数传递给该层，该函数根据您的标准对绘图的数据进行子集。

根据层上的ggplots留档，当将数据传递到新层时，您有3个选项：

  1. 如果默认为NULL，则数据从调用ggplot（）中指定的绘图数据中继承。
  2. data. frame或其他对象将覆盖绘图数据。所有对象都将被强化以生成数据帧。请参阅fortify（）将为其创建变量。
  3. 将使用单个参数调用函数，即绘图数据。返回值必须是data. frame，并将用作图层数据。

前两个选项是最常见的，但是当数据已经通过pyps修改时，第三个选项非常适合我们的需求。

在您的示例中，将data=function（x）subset（x， Queator==1）添加到geom_line中可以做到这一点：

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

set.seed(12345)
df_example = data_frame(Month = rep(seq.Date(as.Date("2015-01-01"),
                                             as.Date("2015-12-31"), by = "month"), 2),
                        Value = sample(seq.int(30, 150), size = 24, replace = TRUE),
                        Indicator = as.factor(rep(c(1, 2), each = 12)))

df_example %>% 
  group_by(Month) %>% 
  mutate(`Relative Value` = Value/sum(Value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(x = Month, y = Value, fill = Indicator, group = Indicator)) + 
  geom_bar(position = "fill", stat = "identity") + 
  theme_bw()+ 
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) + 
  geom_line(data = function(x) subset(x,Indicator == 1), aes(x = Month, y = `Relative Value`))

这是由此产生的情节

匿名用户 

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

set.seed(12345)
df_example = data_frame(Month = rep(seq.Date(as.Date("2015-01-01"),
                                             as.Date("2015-12-31"), by = "month"), 2),
                        Value = sample(seq.int(30, 150), size = 24, replace = TRUE),
                        Indicator = as.factor(rep(c(1, 2), each = 12)))

df_example %>% 
  group_by(Month) %>% 
  mutate(`Relative Value` = Value/sum(Value)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(x = Month, y = Value, fill = Indicator, group = Indicator)) + 
  geom_bar(position = "fill", stat = "identity") + 
  theme_bw()+ 
  scale_y_continuous(labels = percent_format()) + 
  geom_line(aes(x = Month, y = `Relative Value`,linetype=Indicator)) +
  scale_linetype_manual(values=c("1"="solid","2"="blank"))

产量：

匿名用户

您可能会从stat_subset（）中受益，这是我为个人使用而制作的统计数据，可在metR中找到：https://eliocamp.github.io/metR/articles/Visualization-tools.html#stat_subset

它有一个称为subset的美学，它采用逻辑表达式并相应地对数据进行子集。 


library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

set.seed(12345)
df_example = data_frame(Month = rep(seq.Date(as.Date("2015-01-01"),
                                             as.Date("2015-12-31"), by = "month"), 2),
                        Value = sample(seq.int(30, 150), size = 24, replace = TRUE),
                        Indicator = as.factor(rep(c(1, 2), each = 12)))

df_example %>% 
   group_by(Month) %>% 
   mutate(`Relative Value` = Value/sum(Value)) %>% 
   ungroup() %>% 
   ggplot(aes(x = Month, y = Value, fill = Indicator, group = Indicator)) + 
   geom_bar(position = "fill", stat = "identity") + 
   theme_bw()+ 
   scale_y_continuous(labels = percent_format()) + 
   metR::stat_subset(aes(x = Month, y = `Relative Value`, subset = Indicator == 1), 
               geom = "line")

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