使用R

Question

在GGPLOT2散點圖上繪製兩個數據向量我一直在試驗ggplot2和lattice來繪製數據面板。我在圍繞ggplot2模型纏繞一些小麻煩。特別是，如何繪製兩組數據的每個面板上的散點圖：

在lattice我可以這樣做：

xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd) 

而且會給我一個面板每個State_CD每列

我可以做一個列有ggplot2：

pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) 
     + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1) 
print(pg) 

我不能神交的是如何Actual_value添加到ggplot以上。

編輯哈德利指出，這可以通過一個可重複的例子更容易。這是似乎工作的代碼。用ggplot做更好還是更簡潔的方法？爲什麼添加另一組點到ggplot的語法與添加第一組數據不同？

library(lattice) 
library(ggplot2) 

#make some example data 
dd<-data.frame(matrix(rnorm(108),36,3),c(rep("A",24),rep("B",24),rep("C",24))) 
colnames(dd) <- c("Predicted_value", "Actual_value", "x_value", "State_CD") 

#plot with lattice 
xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd) 

#plot with ggplot 
pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1) 
print(pg) 

pg + geom_point(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green") 

點陣輸出看起來是這樣的： alt text http://www.cerebralmastication.com/wp-content/uploads/2009/08/lattice.png

和ggplot看起來是這樣的： alt text http://www.cerebralmastication.com/wp-content/uploads/2009/08/ggplot.png

Answer 1

只需跟進Ian的建議：對於ggplot2，您確實需要將一列中的所有Y軸素材與另一列作爲指示您如何修飾它的因素。用melt這樣做很容易。即：

qplot(x_value, value, 
     data = melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value")), 
     colour=variable) + facet_wrap(~State_CD) 

下面是它看起來像我： alt text http://www.cs.princeton.edu/~jcone/example.png

要得到一個什麼樣melt其實就是做一個想法，這裏的頭：

> head(melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value"))) 
    x_value State_CD  variable  value 
1 1.2898779  A Predicted_value 1.0913712 
2 0.1077710  A Predicted_value -2.2337188 
3 -0.9430190  A Predicted_value 1.1409515 
4 0.3698614  A Predicted_value -1.8260033 
5 -0.3949606  A Predicted_value -0.3102753 
6 -0.1275037  A Predicted_value -1.2945864 

你看，它將Predicted_value和Actual_value「融化」爲一列，名爲value，並添加另一列variable，讓您知道它最初來自哪個列。

Answer 2

以及張貼我碰到this R Help thread跑可能已經幫助過我的問題後。它看起來像我可以這樣做：

pg + geom_line(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green") 

是做事情的好辦法嗎？這對我來說很奇怪，因爲添加第二項與第一項語法完全不同。

Answer 3

您可能只是想稍微改變數據的形式，以便您有一個y軸變量，並帶有一個附加因子變量，指示它是預測變量還是實際變量。

這就像你想要做的事情？

dd<-data.frame(type=rep(c("Predicted_value","Actual_value"),20),y_value=rnorm(40), 
       x_value=rnorm(40),State_CD=rnorm(40)>0) 
qplot(x_value,y_value,data=dd,colour=type,facets=.~State_CD) 

Answer 4

更新：現在上幾年，我幾乎總是使用GGPLOT2喬納森的方法（通過tidyr package）。我的答案在下方有效，但當你有3個以上的變量時會變得很乏味。

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我敢肯定，哈德利將有一個更好的答案，但 - 語法是不同的，因爲ggplot(dd,aes())語法（我認爲），主要用於繪製只是一個變量。兩年，我會用：

ggplot() + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Actual_value, group=State_CD), colour="green") + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Predicted_value, group=State_CD), shape = 2) + 
facet_wrap(~ State_CD) + 
theme(aspect.ratio = 1) 

拉動第一組點了ggplot的（）給它相同的語法第二。我覺得這更容易處理，因爲語法是相同的，它強調了ggplot2核心的「圖形語法」。