在GGPLOT2與Rpy2在Python

Question

我想下面的代碼，但沒有成功轉化爲Rpy2變化因素秩序case Species。

我不想使用plyr和所有的東西在Rpy2過，因爲我可以修改數據幀繪製成一個Python對象。以下不起作用：

# start with Python df 'mydf' and convert to R df 
# to get mydf_r. The column equivalent of Species here 
# is "variable" 
# ... 
mydf_r.variable = r.factor(ro.StrVector(["a", "b", "c"])) 
# call ggplot... 
ggplot2.ggplot(mydf) + ... 

這是行不通的。我怎樣才能獲得R代碼的等價物？即我有一個的variable繪製c, b, a幾個值的融化數據框，我想改變順序改變factor秩序variable是a, b, c。謝謝。

編輯我能夠使用此代碼更改順序：

labels = robj.StrVector(tuple(["a", "b", "c"])) 
variable_factor = r.factor(labels, levels=labels) 
r_melted = r.transform(r_melted, **{"variable": variable_factor}) 
p = ggplot2.ggplot(r_melted) + \ 
    ggplot2.geom_boxplot(aes_string(**{"x": "variable", 
             "y": "value" 
             "fill": "group"})) + \ 
    ggplot2.scale_fill_manual(values=np.array(["#00BA38", "#F8766D"])) + \ 
    ggplot2.coord_flip() 

然而，這打破ggplot的由group變量正確地作出箱線圖和顏色代碼它的能力。如果我刪除線：

labels = robj.StrVector(tuple(["a", "b", "c"])) 
variable_factor = r.factor(labels, levels=labels) 
r_melted = r.transform(r_melted, **{"variable": variable_factor}) 

然後一切工作正常...我要的是改變其中variable值出現在箱線圖的順序。

@lgautier：你給的解決方案看起來像我想要的東西，但它不爲我在這裏工作。我做了一個試驗案例它與iris數據集：

原創情節

import os 
iris = pandas.read_table(os.path.expanduser("~/iris.csv"), 
         sep=",") 
iris["Species"] = iris["Name"] 
r_melted = conversion_pydataframe(iris) 
p = ggplot2.ggplot(r_melted) + \ 
    ggplot2.geom_boxplot(aes_string(**{"x": "PetalLength", 
             "y": "PetalWidth", 
             "fill": "Species"})) + \ 
    ggplot2.facet_grid(Formula("Species ~ .")) + \ 
    ggplot2.coord_flip() 
p.plot() 

生產：

但是，如果我補充一下：

labels = robj.StrVector(tuple(["versicolor", "virginica", "setosa"])) 
variable_i = r_melted.names.index("Species") 
r_melted[variable_i] = robj.FactorVector(r_melted[variable_i], 
             levels=labels) 

PRI或繪圖，我得到：

我想這是因爲我使用的名稱不完全匹配的Species名稱值。如果rpy2在發生這種情況時發生錯誤，那將會很有幫助。但無論如何，如果我想覆蓋該因素的名稱怎麼辦？即採取的第一個因素的名稱，並使其x，第二y等，並將它顯示的順序？唯一的方法是在數據框中使用正確的名稱爲它創建一個新的列？

Answer 1

你需要改變所使用的因子的水平，或者在即時（下面第一實施例），或在用於所述數據幀（第二個例子）柱。

如果labels是一個相對較短的名單下面將只是工作：

# r_melted is the one defined upstream of your code snippet, 
# not the results of calling r.transform() 
labels = robj.StrVector(tuple(["a", "b", "c"])) 
p = ggplot2.ggplot(r_melted) + \ 
    ggplot2.geom_boxplot(aes_string(**{"x": "factor(variable, levels = %s)" % labels, 
             "y": "value" 
             "fill": "group"})) + \ 
    ggplot2.scale_fill_manual(values=np.array(["#00BA38", "#F8766D"])) + \ 
    ggplot2.coord_flip() 

如果labels較大（或根本沒有R代碼是希望）：

# r_melted is the one defined upstream of your code snippet, 
# not the results of calling r.transform() 
from rpy2.robjects.vectors import FactorVector 
variable_i = r_melted.names.index('variable') 
r_melted[variable_i] = FactorVector(r_melted[variable_i], 
            levels = robj.StrVector(tuple(["a", "b", "c"])) 
p = ggplot2.ggplot(r_melted) + \ 
    ggplot2.geom_boxplot(aes_string(**{"x": "variable", 
             "y": "value" 
             "fill": "group"})) + \ 
    ggplot2.scale_fill_manual(values=np.array(["#00BA38", "#F8766D"])) + \ 
    ggplot2.coord_flip()