如何从嵌套列表中的数据制作多个密度图答案

【问题标题】：How can I make multiple density plots from data inside a nested list如何从嵌套列表中的数据制作多个密度图
【发布时间】：2019-02-12 20:46:15
【问题描述】：

我有一个嵌套列表，其中包含 15 个数据集（也是列表），每个数据集都有 3 列，但行数可变（每列数千）。最后一个数据集的顶部在控制台中如下所示：

[[15]]
           Object.Number            Internal                      Membrane
1                0                 8.275335e+03                   2575.41042
2                2                 1.225267e+04                   5813.50000
3                3                 9.554725e+03                   2483.51172

我想制作一个 5x3 的密度图网格，使用 15 个数据集每一个的第二列中的值创建。

我认为我可以使用 lapply (myFiles, densityplot(args)) 执行此操作，但我找不到在 densityplot 的参数中引用该列的方法。

对于如何实现这一点的任何见解，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r nested-lists lattice density-plot

【解决方案1】：

我会使用dplyr::bind_rows 和参数.id 将所有data.frames 行绑定到一个data.frame；然后使用 ggplot2 和 facet_wrap 在 3x5 网格布局中绘制密度。

以下是使用mtcars 样本数据的示例：

# Create sample data
lst <- replicate(15, mtcars, simplify = F)

# Plot
library(tidyverse)
bind_rows(lst, .id = "id") %>%
    mutate(id = factor(id, levels = as.character(1:15))) %>%
    ggplot(aes(mpg)) +
    geom_density() +
    facet_wrap(~ id, nrow = 3, ncol = 5)

【讨论】：

【解决方案2】：

在purrr 中，您可以使用~ 和.x 的简写符号，例如：

library(purrr)
map(myFiles, ~ densityplot(.x[[2]]))

【讨论】：

这很有趣。我根本不知道 purrr，但我一定会调查的。这似乎是一种非常有效的方法。
是的，使用.x 和~ 的语法简短而方便。然而，这与在lapply 或map 中定义函数没有什么不同。所以map(myFiles, ~ densityplot(.x[[2]])) 与map(myFiles, function(x) densityplot(x[[2]])) 相同。后者又相当于lapply(myFiles, function(x) densityplot(x[[2]]))。你可以看看map和lapplystackoverflow.com/questions/45101045/…之间的这个比较