循环遍历数据框列表以在 R 中创建图形

Question

我使用 xyplot 创建了一个格点散点图，该散点图分为不同的类别。现在我正在尝试为散点图中的每个类别创建一个十六进制图。我可以对变量进行硬编码，但我更喜欢循环执行，因为我会多次执行此操作，这将有新的类别。

我从一个看起来像这样的表开始

 Name     Category     Value1      Value2
sample1    cat1     10     1.5
sample2    cat2     10     1.5
sample3    cat3     10     1.5
sample4    cat1     10     1.5
sample5    cat1     10     1.5
sample6    cat2     10     1.5
sample7    cat3     10     1.5

我能够使用

创建一个数据框列表

testing <- split(Mydata, Mydata$Category)

然后我可以创建一个情节

testing2 <- as.data.frame(testing[["cat1"]]) #I keep on needing to change this for each Category that I have
ggplot(testing2, aes(x = testing2[,3], y = testing2[,4])) +
  geom_hex(bins = 30)

testing2 看起来像这样

 Name     Category     Value1      Value2
sample1    cat1     10     1.5
sample4    cat1     10     1.5
sample5    cat1     10     1.5

我试过了

for(i in testing){
  testing3 <- i
  xtra <- ggplot(testing3, aes(x = testing3[,3], y = testing3[,4])) + geom_hex(bins = 30)
  xtra
}

这最终导致 xtra 成为列表中的最后一个数据帧。

有人可以帮我解决这个问题吗？我希望能够创建绘图而不必每次都更改 $Category，因为每次我想要这样做时都有超过 50 个类别。

--edit1 根据建议，我创建了一个函数；

myFirstFun <- function(column)
{
  testing2 <- as.data.frame(testing[[column]])
  column <- enquo(column)
  ggplot(testing2, aes_string(x ="Value1", y = "Value2", group = column)) +
    geom_hex(bins = 30)
}

还有这个；

myFirstFun("cat1")

产生这个；

 Name     Category     Value1      Value2
sample1    cat1     10     1.5
sample4    cat1     10     1.5
sample5    cat1     10     1.5

但是当我尝试使用 for 循环时；

for(i in categorynames){###categorynames is a vector that has all my categorynames
  myFirstFun(i)
}

它只会生成列表中的最后一个图表。 我将如何生成 n 个图形（n = 我的类别数）？ 不用我手动做

myFirstFun("cat1")
myFirstFun("cat2")
myFirstFun("cat3")
...

Answer 1

您可以构建一个函数，在其中使用dplyr::filter 选择所需的Category 然后进行绘图。

要遍历每个Category，请使用purrr::map 并将所有结果存储在一个列表中。从那里您可以打印您选择的图或将它们全部合并到一页或multiple pages

library(tidyverse)

df <- read.table(text = "Name     Category     Value1      Value2
sample1    cat1     11     2.5
sample2    cat2     13     1.5
sample3    cat3     12     3.5
sample4    cat1     15     6.5
sample5    cat1     17     4.5
sample6    cat2     14     7.5
sample7    cat3     16     1.5",
                 header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

cat_chart1 <- function(data, category){

  df <- data %>% 
    filter(Category == category)

  plot1 <- ggplot(df, aes(x = Value1, y = Value2)) + 
    geom_hex(bins = 30)

  return(plot1)
}

# loop through all Categories
plot_list <- map(unique(df$Category), ~ cat_chart1(df, .x)) 
plot_list[[1]]                 

# combine all plots
library(cowplot)
plot_grid(plotlist = plot_list, ncol = 2)

^{由reprex package (v0.2.1.9000) 于 2019 年 4 月 4 日创建}