使用 r 为多个数据集的绘图函数中的特定分类变量分配特定颜色答案

【问题标题】：Assigning specific colours to specific categorical variables in plot function with r for mulple data sets使用 r 为多个数据集的绘图函数中的特定分类变量分配特定颜色
【发布时间】：2017-10-28 07:34:30
【问题描述】：

我是 R 新手，也是这个社区的新手。

我现在必须处理大量数据，我努力让我的生活更轻松，所以我想创建一个管道，我可以在其中上传文件，然后获取绘图、饼图、统计分析和结果是 PCA。

在我的数据集中，我有 8 个重复出现的特定分类变量。让我们称他们为 A-H。所以为了节省时间，我想给一个特定的变量分配一个特定的颜色：例如。 A = 蓝色，B = 白色等。

情节（sample.tsv$注解， col = c(“蓝色”、“白色”、“浅蓝色”、“绿色”、“紫色”、“红色”、“黑色”、“黄色”),

我现在的函数看起来像上面的那个，这对第一个数据集很有效，但是如果在我的下一个数据集中 B 不存在（可能是这种情况），颜色当然会混淆。我错过了一个简单的解决方案吗？我已经找了 3 个小时，但我找不到任何东西，这在网上确实有帮助。提前谢谢！

【问题讨论】：

标签： r plot colors

【解决方案1】：

使用match，我们可以创建一个将不同颜色与每个变量名称相关联的映射。
这是一个应该澄清这个想法的例子。
我们开始考虑两个部分共享相同变量名称的数据集。

set.seed(1)
df1 <- as.data.frame(matrix(rnorm(100),ncol=5))
df2 <- as.data.frame(matrix(rnorm(100),ncol=5))
names(df2) <- c("V1","V2","V4","V6","V5")

names(df1)
[1] "V1" "V2" "V3" "V4" "V5"
names(df2)
[1] "V1" "V2" "V4" "V6" "V5"

现在我们生成一个包含所有变量名的向量和一个相关颜色的向量

all.vars <- unique(c(names(df1),names(df2)))
all.cols <- rainbow(length(all.vars))

然后我们为每个变量名匹配不同的颜色

( cols.df1 <- all.cols[match(names(df1), all.vars)] )
[1] "#FF0000FF" "#FFFF00FF" "#00FF00FF" "#00FFFFFF" "#0000FFFF"
( cols.df2 <- all.cols[match(names(df2), all.vars)] )
[1] "#FF0000FF" "#FFFF00FF" "#00FFFFFF" "#FF00FFFF" "#0000FFFF"

最后，我们可以使用这些颜色来绘制两个数据集。这里我们使用ggplot2：

library(reshape)
df1m <- melt(cbind(df1,id=1:nrow(df1)),id.vars="id")
df2m <- melt(cbind(df2,id=1:nrow(df2)),id.vars="id")

library(ggplot2)
ggplot(aes(x=id, y=value, col=variable),data=df1m)+geom_line(lwd=1)+
  scale_color_manual(values=cols.df1)

ggplot(aes(x=id, y=value, col=variable),data=df2m)+geom_line(lwd=1)+
  scale_color_manual(values=cols.df2)

【讨论】：