在 R 中，融化数据与 ggplot 一起使用。为什么相同的手动构建的数据集会失败？
in R, melted data works with ggplot. Why does an identical manually constructed data set fail?
我有一个看起来像这样的数据框，我们暂时称它为 t1:
D1 D3 D5
Min. :-0.2692 Min. :-0.4129 Min. : 2.509
1st Qu.: 2.4232 1st Qu.: 2.9288 1st Qu.: 4.731
Median : 3.3372 Median : 4.0337 Median : 5.657
Mean : 3.5321 Mean : 4.1214 Mean : 5.943
3rd Qu.: 4.4551 3rd Qu.: 5.0950 3rd Qu.: 6.935
Max. : 9.2710 Max. : 9.5757 Max. :10.604
我可以融化那个数据框，它看起来像这样：
variable value
1 D1 5.121777
2 D1 7.129591
3 D1 6.568010
4 D1 9.271042
5 D1 6.246738
... ...
909 D5 6.323069
910 D5 6.397816
911 D5 6.293596
912 D5 5.167107
913 D5 4.118420
914 D5 5.733515
... ....
我正在根据某个组将第三列添加到融化的数据中，所以最后一列看起来像这样。
variable value groupBy
1 D1 5.121777 group1
2 D1 7.129591 group1
3 D1 6.568010 group1
4 D1 9.271042 group1
5 D1 6.246738 group2
... ...
909 D5 6.323069 group4
910 D5 6.397816 group4
911 D5 6.293596 group4
912 D5 5.167107 group5
913 D5 4.118420 group5
914 D5 5.733515 group5
... ....
我的目标是绘制 X 轴有 D1、D5 等的东西。此数据框中的 "variable"，Y 轴使用值，颜色按组拆分。这实际上工作正常。
ggplot(final_melt, aes(x = as.numeric(variable), y = value, colour = groupVar)) + geom_smooth(aes(x = as.numeric(variable), y = value), method = 'glm')
现在，我想对此做一个变体，所以我正在创建我自己的融化数据版本来绘制。
#This is in a loop and just creates "pseudo-melted" data.
nameSet <- colnames(result_dfs[[i]])
meanSet <- as.numeric(lapply(result_dfs[[i]], mean))
groupVar <- rep((paste("group", i, sep="")), length(nameSet))
cBound <- cbind(nameSet,as.numeric(meanSet),groupVar)
mean_dat <- rbind(mean_dat, cBound)
#After the loop, make everything look just like the standard melted dataset.
colnames(mean_dat) <- c("variable","value","groupVar")
mean_dat <- data.frame(mean_dat)
所以手动构建的伪熔化数据看起来像这样。我只希望 x 轴具有 "variable" 类别和一条线，根据值从一个条件到另一个条件，用 groupVar 为各个线着色。
variable value groupVar
1 Ebola_D1 2.08831695477086 group1
2 Ebola_D3 2.54949105549377 group1
3 Ebola_D5 4.15035141230915 group1
4 Ebola_D1 -0.390323691887409 group2
5 Ebola_D3 -1.83541896004176 group2
6 Ebola_D5 -1.12565386663147 group2
7 Ebola_D1 -0.83608582623162 group3
8 Ebola_D3 -7.55858863601214 group3
9 Ebola_D5 -2.52864397283096 group3
10 Ebola_D1 0.457247980555584 group4
11 Ebola_D3 0.957424853791735 group4
12 Ebola_D5 1.17865891001209 group4
首先，让我们尝试完全相同的事情：
> ggplot(series_dat, aes(x = as.numeric(variable), y = value, colour
= groupVar)) + geom_smooth(aes(x = as.numeric(variable), y = value),
method = 'glm')
Don't know how to automatically pick scale for object of type
list. Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type
list. Defaulting to continuous.
Error: stat_smooth requires the following missing aesthetics: y
In addition: There were 24 warnings (use warnings() to see them)
> warnings()
Warning messages:
1: In fun(x, ...) : NAs introduced by coercion
.. . . . .
好吧，那不行，所以我试着让它更简单，只是一个线图。
> ggplot(series_dat, aes(x=variable, y=value, group = groupVar)) +
geom_line(color ="blue")
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Error in order(data$PANEL, data$group, data$x) :
argument 3 is not a vector
所以我尝试了很多变体，但我不明白为什么这个手动创建的数据不能像融化的数据一样工作。我觉得是类型问题，但我检查了两者的类型，一切看起来都一样。我感谢任何人可以提供的任何见解。谢谢！
@joran 提到要检查 str()，就在这里。
这是给融化的：
'data.frame': 918 obs. of 2 variables:
$ variable: Factor w/ 3 levels "D1","D3","D5": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ value : num 5.12 7.13 6.57 9.27 6.25 ...
这是未熔化的。
'data.frame': 12 obs. of 3 variables:
$ variable:List of 12
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
$ value :List of 12
..$ : chr "2.08831695477086"
..$ : chr "2.54949105549377"
..$ : chr "4.15035141230915"
..$ : chr "-0.390323691887409"
..$ : chr "-1.83541896004176"
..$ : chr "-1.12565386663147"
..$ : chr "-0.83608582623162"
..$ : chr "-7.55858863601214"
..$ : chr "-2.52864397283096"
..$ : chr "0.457247980555584"
..$ : chr "0.957424853791735"
..$ : chr "1.17865891001209"
$ groupVar:List of 12
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group4"
..$ : chr "group4"
..$ : chr "group4"
所以这很有用，但我仍然不太确定如何处理它。
如果 expect/want 要将结果作为数据框，请小心使用 cbind。除非在非常特殊的情况下，cbind() 将倾向于生成一个矩阵，因此会将所有内容转换为单一类型。
从单个向量创建数据框的最安全方法是简单地使用 data.frame()。
我有一个看起来像这样的数据框，我们暂时称它为 t1:
D1 D3 D5
Min. :-0.2692 Min. :-0.4129 Min. : 2.509
1st Qu.: 2.4232 1st Qu.: 2.9288 1st Qu.: 4.731
Median : 3.3372 Median : 4.0337 Median : 5.657
Mean : 3.5321 Mean : 4.1214 Mean : 5.943
3rd Qu.: 4.4551 3rd Qu.: 5.0950 3rd Qu.: 6.935
Max. : 9.2710 Max. : 9.5757 Max. :10.604
我可以融化那个数据框，它看起来像这样：
variable value
1 D1 5.121777
2 D1 7.129591
3 D1 6.568010
4 D1 9.271042
5 D1 6.246738
... ...
909 D5 6.323069
910 D5 6.397816
911 D5 6.293596
912 D5 5.167107
913 D5 4.118420
914 D5 5.733515
... ....
我正在根据某个组将第三列添加到融化的数据中，所以最后一列看起来像这样。
variable value groupBy
1 D1 5.121777 group1
2 D1 7.129591 group1
3 D1 6.568010 group1
4 D1 9.271042 group1
5 D1 6.246738 group2
... ...
909 D5 6.323069 group4
910 D5 6.397816 group4
911 D5 6.293596 group4
912 D5 5.167107 group5
913 D5 4.118420 group5
914 D5 5.733515 group5
... ....
我的目标是绘制 X 轴有 D1、D5 等的东西。此数据框中的 "variable"，Y 轴使用值，颜色按组拆分。这实际上工作正常。
ggplot(final_melt, aes(x = as.numeric(variable), y = value, colour = groupVar)) + geom_smooth(aes(x = as.numeric(variable), y = value), method = 'glm')
现在，我想对此做一个变体，所以我正在创建我自己的融化数据版本来绘制。
#This is in a loop and just creates "pseudo-melted" data.
nameSet <- colnames(result_dfs[[i]])
meanSet <- as.numeric(lapply(result_dfs[[i]], mean))
groupVar <- rep((paste("group", i, sep="")), length(nameSet))
cBound <- cbind(nameSet,as.numeric(meanSet),groupVar)
mean_dat <- rbind(mean_dat, cBound)
#After the loop, make everything look just like the standard melted dataset.
colnames(mean_dat) <- c("variable","value","groupVar")
mean_dat <- data.frame(mean_dat)
所以手动构建的伪熔化数据看起来像这样。我只希望 x 轴具有 "variable" 类别和一条线，根据值从一个条件到另一个条件，用 groupVar 为各个线着色。
variable value groupVar
1 Ebola_D1 2.08831695477086 group1
2 Ebola_D3 2.54949105549377 group1
3 Ebola_D5 4.15035141230915 group1
4 Ebola_D1 -0.390323691887409 group2
5 Ebola_D3 -1.83541896004176 group2
6 Ebola_D5 -1.12565386663147 group2
7 Ebola_D1 -0.83608582623162 group3
8 Ebola_D3 -7.55858863601214 group3
9 Ebola_D5 -2.52864397283096 group3
10 Ebola_D1 0.457247980555584 group4
11 Ebola_D3 0.957424853791735 group4
12 Ebola_D5 1.17865891001209 group4
首先，让我们尝试完全相同的事情：
> ggplot(series_dat, aes(x = as.numeric(variable), y = value, colour
= groupVar)) + geom_smooth(aes(x = as.numeric(variable), y = value),
method = 'glm')
Don't know how to automatically pick scale for object of type
list. Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type
list. Defaulting to continuous.
Error: stat_smooth requires the following missing aesthetics: y
In addition: There were 24 warnings (use warnings() to see them)
> warnings()
Warning messages:
1: In fun(x, ...) : NAs introduced by coercion
.. . . . .
好吧，那不行，所以我试着让它更简单，只是一个线图。
> ggplot(series_dat, aes(x=variable, y=value, group = groupVar)) +
geom_line(color ="blue")
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Don't know how to automatically pick scale for object of type list.
Defaulting to continuous.
Error in order(data$PANEL, data$group, data$x) :
argument 3 is not a vector
所以我尝试了很多变体，但我不明白为什么这个手动创建的数据不能像融化的数据一样工作。我觉得是类型问题，但我检查了两者的类型，一切看起来都一样。我感谢任何人可以提供的任何见解。谢谢！
@joran 提到要检查 str()，就在这里。
这是给融化的：
'data.frame': 918 obs. of 2 variables:
$ variable: Factor w/ 3 levels "D1","D3","D5": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ value : num 5.12 7.13 6.57 9.27 6.25 ...
这是未熔化的。
'data.frame': 12 obs. of 3 variables:
$ variable:List of 12
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
..$ : chr "Ebola_D1"
..$ : chr "Ebola_D3"
..$ : chr "Ebola_D5"
$ value :List of 12
..$ : chr "2.08831695477086"
..$ : chr "2.54949105549377"
..$ : chr "4.15035141230915"
..$ : chr "-0.390323691887409"
..$ : chr "-1.83541896004176"
..$ : chr "-1.12565386663147"
..$ : chr "-0.83608582623162"
..$ : chr "-7.55858863601214"
..$ : chr "-2.52864397283096"
..$ : chr "0.457247980555584"
..$ : chr "0.957424853791735"
..$ : chr "1.17865891001209"
$ groupVar:List of 12
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group1"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group2"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group3"
..$ : chr "group4"
..$ : chr "group4"
..$ : chr "group4"
所以这很有用，但我仍然不太确定如何处理它。
如果 expect/want 要将结果作为数据框，请小心使用 cbind。除非在非常特殊的情况下，cbind() 将倾向于生成一个矩阵，因此会将所有内容转换为单一类型。
从单个向量创建数据框的最安全方法是简单地使用 data.frame()。