的R - ggplot由可變

-1

group metric 
"1"  1.1 
"0"  2.2 
"0"  3.3 
"1"  4.4

我在讀上述file.csv如下面的數據幀

df <- read.csv("file.csv", header=T) 
# store col names for using later 
group_name <- colnames(df)[1] 
metric_name <- colnames(df)[2]

在創建一個箱形圖通過顏色，我需要通過顏色變量group_name

p <- ggplot(data=df, aes(x=df[,group_name], y=df[,metric_name], color=group_name)) + 
    geom_boxplot(outlier.colour="darkred", outlier.shape = NA, fill = fill, color=line, alpha = 0.5) + 
    theme(legend.position = c(1, 1), legend.justification = c(1, 1)) 
p

問題在於，圖中的圖例顯示爲group_name，而不是變量group_name的值 - 需要做什麼才能使顏色取值爲變量group_name？

在aes中使用x=df[,group_name]的原因是爲了使其通常適用於任何csv文件，整個列的名稱可能未知。

來源

2016-10-30 user3206440

你爲什麼子集劃分您的數據幀在'ggplot'調用中？做'aes（x = group，y = metric，color = group）'而不是 – yeedle

它有什麼關係嗎？ – user3206440

我只是想知道你是否有任何理由爲什麼要像你一樣存儲列名。 – jazzurro

這就是ggplot範式的工作原理。通常，分組變量是描述屬性而不是數字的因子或字符向量。讓我們類似於您的.csv一些隨機數據：

group <- c(1,0,1,1,0,0,0,1,0,1) 
metric <- rnorm(10, 1) 
df <- data.frame(group, metric)

你的情況，你可以使用dplyr::mutate添加一個新列的意見提出。無論你喜歡什麼，你都可以調用新的列和變量。

library(dplyr) 
df.gp <- df %>% mutate(Group.new = paste("Group", group)) 

# df.gp 
# group  metric Group.new 
# 1  1 1.3100608 Group 1 
# 2  0 2.7120827 Group 0 
# 3  1 -0.2310713 Group 1 
# etc

現在繪製數據：

library(ggplot2) 
ggplot(df.gp, aes(x=Group.new, y=metric, fill=Group.new)) + geom_boxplot() + 
theme(legend.position = c(1, 1), legend.justification = c(1, 1))

來源

2016-10-30 08:05:31 Joe

這很好。但問題是爲什麼'color = group_name'沒有提供期望的結果？這是什麼解決方法？我不能提及x＆y的姓氏 – user3206440

我不知道。 'ggplot2'在引擎蓋下很複雜，你不需要這樣做。如果你想使用'ggplot2'，你必須習慣它的語法。 – Joe

當它從評論看來，user3206440的目的是列名傳遞給一個函數。該ggplot辦法做到這一點，因爲我在評論中所提到的，如下：

customBoxPlot <- function(df, group_var, metric_var) { 

    ggplot(df, aes_string(x=group_var, y=metric_var, color=group_var)) + 
    geom_boxplot(outlier.colour="darkred", outlier.shape = NA, alpha = 0.5) + 
    theme(legend.position = c(1, 1), legend.justification = c(1, 1)) 

} 

customBoxPlot(df, names(df)[1], names(df)[2]) 
# or 
customBoxPlot(df, "group", "metric")

這是輸出的外觀使用您的數據：

來源

2016-10-30 13:17:01 yeedle

的R - ggplot由可變

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