如何通过管道转发 ggplot 对象？答案

【问题标题】：How to pipe forward a ggplot object?如何通过管道转发 ggplot 对象？
【发布时间】：2017-03-30 22:39:17
【问题描述】：

我想使用在带有magrittr 管道的ggplot 对象上定义的自定义函数。但是，我无法将 ggplot 对象通过管道传输到此函数中。

这是一个简单的例子：

library(ggplot2)
library(magrittr)

my_plot_function <- function(plot) {
    plot + geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed')
}

data(mtcars)
p <- mtcars %>%
    ggplot() +
    geom_point(aes(mpg, wt))
my_plot_function(p)

如果我可以在链中使用my_plot_function()，那就太好了：

mtcars %>%
    ggplot() +
    geom_point(aes(mpg, wt)) %>%
    my_plot_function()

但是，它给出了一个错误，因为只有图层被传递给my_plot_function() 而不是绘图本身。我怎么能用管道传递情节？

【问题讨论】：

您无法更改 R 中的运算符优先级，因此唯一的方法是将 ggplotting 内容放在括号中的 %>%s 之间。不过，这可能不是您想要的。
@KonradRudolph 你的意思是mtcars %>% (ggplot() + geom_point(aes(mpg, wt))) %>% my_plot_function()？它似乎不起作用。
我的意思是(mtcars %>% ggplot() + geom_point(aes(mpg, wt))) %>% my_plot_function()（有效），但我的第一条评论中的描述是错误的，并且暗示了您编写的代码。
@Konrad 您无法更改运算符优先级，但您可以使用具有正确优先级的运算符，方法是定义 -.gg 或覆盖 +.gg
@Moody_Mudskipper 当然可以。但是定义一个新的操作符并不能完全使代码直观易懂，而用不同的语义覆盖+.gg 会更糟，因为它会主动做一些与预期不同的事情。

标签： r ggplot2 pipe

【解决方案1】：

您可以尝试定义一个不需要绘图对象的函数，然后像往常一样在ggplot 中添加它。

my_plot_function <- function() {
    geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed')
}


mtcars %>%
    ggplot() +
    geom_point(aes(mpg, wt)) + my_plot_function()

【讨论】：

哦，没想到解决办法这么简单：）
您甚至可以通过返回 geom 或其他 ggplot 函数列表从 my_plot() 获得多个 geom。

【解决方案2】：

对于一个参数函数，例如您建议的函数，您可以通过定义 -.gg 来使用以下技巧：

`-.gg` <- function(e1, e2) e2(e1)

my_plot_function <- function(plot) {
  plot + geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed')
}

mtcars %>%
  ggplot() +
  geom_point(aes(mpg, wt)) -
  my_plot_function

绘制图表

我经常使用这个技巧来使用ggplotly：

library(plotly)
mtcars %>%
  ggplot() +
  geom_point(aes(mpg, wt)) -
  ggplotly

绘制交互式图表

或绘制中间图表

mtcars %>%
  ggplot() +
  geom_point(aes(mpg, wt)) -
  plot +
  facet_wrap(~cyl)

绘制 2 张图表

对于多参数函数，您可以使用purrr::partial：

my_plot_function2 <- function(plot, msg) {
  print(msg)
  plot + geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed')
}

library(purrr)
mtcars %>%
  ggplot() +
  geom_point(aes(mpg, wt)) -
  partial(my_plot_function2, msg="hello")
# [1] "hello"

...并绘制图表

动态定义函数，在本例中用于编辑绘图数据：

mtcars %>%
  ggplot() +
  geom_point(aes(mpg, wt)) -
  as_mapper(~{.$data <- head(.$data);.})

用 6 个点绘制图表

【讨论】：

【解决方案3】：

您需要按照评论建议将整个链包装在() 中。以下是接受答案的模板失败的示例：

library(ggplot2)
library(magrittr)

my_plot_function <- function() {
    geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed') +
    geom_vline(xintercept = 20, linetype = 'dotted')
}
my_plot_function2 <- function(plot) {
    plot + geom_hline(yintercept = 3, linetype = 'dashed') +
    geom_vline(xintercept = 20, linetype = 'dotted')
}
data(mtcars)

下面会报错：

mtcars %>%
    ggplot() +
    geom_point(aes(mpg, wt)) + my_plot_function()

以下将起作用：

(mtcars %>%
    ggplot() + geom_point(aes(mpg, wt))) %>%
    my_plot_function2()

如果你想保持数据链分离，你可以在 ggplot() 调用周围使用匿名函数：

mtcars %>%
    (function(dat) ggplot(dat) + geom_point(aes(mpg, wt))) %>%
    my_plot_function2()

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您确实需要一个必须有参数的函数，那么wrapr 的点箭头管道%.>% 可以完美地替代+。然后你必须指定 . 作为你的函数的输入。

Documentation

另一个可能更简单的选择是在函数中返回一个列表。示例：

foo <- function() {
  Out <- list(
    theme(
      panel.grid.major = element_blank(),
      panel.grid.minor = element_blank(),
      axis.line = element_line(colour="black"),
    expand_limits(x = 0, y = 0),
    scale_x_continuous(expand = c(0, 0)),
    scale_y_continuous(expand = c(0, 0))
  )

  return(Out)
}

后一种选择的用处在于，标准化您的图形变得更加容易，例如定制主题还需要对非主题功能进行一些更改（如上例所示）

【讨论】：