具有从输入数据生成的美学的 ggplot
ggplot with aesthetics generated from input data
因为我需要在 R 中制作很多不同的图,所以我试图在准备数据时加入更多的逻辑(添加与美学相对应的列名),并在图本身中加入更少的逻辑。
考虑以下默认虹膜图:
library(ggplot2)
library(data.table)
scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species))
现在我修改了 iris 数据,其列名与所需的美学相匹配:
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species,
shape=Species)]
我想以这样一种方式绘制函数,它基本上构建了以下命令,只是稍微更动态一点,因此您可以使用数据中提供的所有美学。
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(color=color, shape=shape))
我已经有很长时间没有阅读任何关于非标准评估、表达式和引用的内容,并且我注意到 rlang and quosures (cheatsheet) 有相当多的发展。 [这个]问题有点帮助,但它没有解决我想从数据中推断美学的事实。
最后我尝试了很多东西,并查看了aes。在那里我看到:
exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)
我认为这就是我所做的所有尝试的原因:
ggplot(iris2, aes(x=x, y=y)) +
geom_point(aes(rlang::quo(expr(color=color))))
没有成功,因为 aes 正在尝试 'enquos' 我的问题。
问题有没有什么方法可以根据数据的内容以动态方式向 aes 提供参数(所以你事先不知道你需要哪种美学?
如果我的问题不够清楚,最后我做了一些有用的东西,只是我觉得这完全没有必要,因为我没有know/understand正确的做法。因此,下面的内容有效并且是我的想法,但是我例如不喜欢的是我必须修改 aes:
下面的块是独立的,可以在没有上面的代码块的情况下执行。
library(data.table)
library(ggplot2)
library(rlang)
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species, shape=Species)]
myaes <- function (x, y, myquo=NULL, ...) {
exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)
exprs <- c(exprs, myquo)
is_missing <- vapply(exprs, rlang::quo_is_missing, logical(1))
aes <- ggplot2:::new_aes(exprs[!is_missing], env = parent.frame())
ggplot2:::rename_aes(aes)
}
generalPlot <- function(data, f=geom_point,
knownaes=c('color'=expr(color), 'shape'=expr(shape))){
myquo <- list()
for(i in names(knownaes)){
if(i %in% names(data)){
l <- list(rlang::quo(!!knownaes[[i]]))
names(l) <- i
myquo <- c(myquo, l)
}
}
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
f(myaes(myquo=myquo))
}
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])
因此,如果您的数据是 "color" 或 "shape" 列,您只想将其映射到颜色或形状美学上?我认为更简单的方法是
generalPlot <- function(data, f=geom_point, knownaes=c('color', 'shape')) {
match_aes <- intersect(names(data), knownaes)
my_aes_list <- purrr::set_names(purrr::map(match_aes, rlang::sym), match_aes)
my_aes <- rlang::eval_tidy(quo(aes(!!!my_aes_list)))
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
f(mapping=my_aes)
}
那你可以做
generalPlot(iris2[,.(x, y)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])
并且它不需要额外的 myaes
功能。
我有点惊讶我不得不使用 eval_tidy
但由于某些原因你似乎无法将 !!!
与 aes()
一起使用。
x <- list(color=sym("color"))
ggplot(iris2, aes(x,y)) + geom_point(aes(!!!x))
# Error: Can't use `!!!` at top level
(使用 ggplot2_3.1.0
测试)
您可以使用此自定义函数来解析输入数据列名并生成传递给 eval()
的 aes
文本字符串。
generateAES <- function(foo) {
eval(parse(text = paste0("aes(",
paste(
lapply(foo, function(i) paste(i, "=", i)),
collapse = ","),
")"
)))
}
您可以将其用于:
ggplot(iris2, generateAES(colnames(iris2))) +
geom_point()
或者用管道:
library(magrittr)
iris2 %>%
ggplot(generateAES(colnames(.))) +
geom_point()
generateAES
输出是 aes
像:
Aesthetic mapping:
* `x` -> `x`
* `y` -> `y`
* `colour` -> `color`
* `shape` -> `shape`
从文本字符串生成"aes(x = x,y = y,color = color,shape = shape)"
因为我需要在 R 中制作很多不同的图,所以我试图在准备数据时加入更多的逻辑(添加与美学相对应的列名),并在图本身中加入更少的逻辑。
考虑以下默认虹膜图:
library(ggplot2)
library(data.table)
scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species))
现在我修改了 iris 数据,其列名与所需的美学相匹配:
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species,
shape=Species)]
我想以这样一种方式绘制函数,它基本上构建了以下命令,只是稍微更动态一点,因此您可以使用数据中提供的所有美学。
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(color=color, shape=shape))
我已经有很长时间没有阅读任何关于非标准评估、表达式和引用的内容,并且我注意到 rlang and quosures (cheatsheet) 有相当多的发展。 [这个]问题有点帮助,但它没有解决我想从数据中推断美学的事实。
最后我尝试了很多东西,并查看了aes。在那里我看到:
exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)
我认为这就是我所做的所有尝试的原因:
ggplot(iris2, aes(x=x, y=y)) +
geom_point(aes(rlang::quo(expr(color=color))))
没有成功,因为 aes 正在尝试 'enquos' 我的问题。
问题有没有什么方法可以根据数据的内容以动态方式向 aes 提供参数(所以你事先不知道你需要哪种美学?
如果我的问题不够清楚,最后我做了一些有用的东西,只是我觉得这完全没有必要,因为我没有know/understand正确的做法。因此,下面的内容有效并且是我的想法,但是我例如不喜欢的是我必须修改 aes:
下面的块是独立的,可以在没有上面的代码块的情况下执行。
library(data.table)
library(ggplot2)
library(rlang)
iris2 <- as.data.table(iris)
iris2 <- iris2[,.(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species, shape=Species)]
myaes <- function (x, y, myquo=NULL, ...) {
exprs <- rlang::enquos(x = x, y = y, ...)
exprs <- c(exprs, myquo)
is_missing <- vapply(exprs, rlang::quo_is_missing, logical(1))
aes <- ggplot2:::new_aes(exprs[!is_missing], env = parent.frame())
ggplot2:::rename_aes(aes)
}
generalPlot <- function(data, f=geom_point,
knownaes=c('color'=expr(color), 'shape'=expr(shape))){
myquo <- list()
for(i in names(knownaes)){
if(i %in% names(data)){
l <- list(rlang::quo(!!knownaes[[i]]))
names(l) <- i
myquo <- c(myquo, l)
}
}
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
f(myaes(myquo=myquo))
}
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])
因此,如果您的数据是 "color" 或 "shape" 列,您只想将其映射到颜色或形状美学上?我认为更简单的方法是
generalPlot <- function(data, f=geom_point, knownaes=c('color', 'shape')) {
match_aes <- intersect(names(data), knownaes)
my_aes_list <- purrr::set_names(purrr::map(match_aes, rlang::sym), match_aes)
my_aes <- rlang::eval_tidy(quo(aes(!!!my_aes_list)))
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
f(mapping=my_aes)
}
那你可以做
generalPlot(iris2[,.(x, y)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color)])
generalPlot(iris2[,.(x, y, color, shape)])
并且它不需要额外的 myaes
功能。
我有点惊讶我不得不使用 eval_tidy
但由于某些原因你似乎无法将 !!!
与 aes()
一起使用。
x <- list(color=sym("color"))
ggplot(iris2, aes(x,y)) + geom_point(aes(!!!x))
# Error: Can't use `!!!` at top level
(使用 ggplot2_3.1.0
测试)
您可以使用此自定义函数来解析输入数据列名并生成传递给 eval()
的 aes
文本字符串。
generateAES <- function(foo) {
eval(parse(text = paste0("aes(",
paste(
lapply(foo, function(i) paste(i, "=", i)),
collapse = ","),
")"
)))
}
您可以将其用于:
ggplot(iris2, generateAES(colnames(iris2))) +
geom_point()
或者用管道:
library(magrittr)
iris2 %>%
ggplot(generateAES(colnames(.))) +
geom_point()
generateAES
输出是 aes
像:
Aesthetic mapping:
* `x` -> `x`
* `y` -> `y`
* `colour` -> `color`
* `shape` -> `shape`
从文本字符串生成"aes(x = x,y = y,color = color,shape = shape)"