如何使用GGPLOT创建分面相关图 [英] How to create faceted correlation plot using GGPLOT

问题描述

  library（ggplot2）
 
x< p ;  -  data.frame（字母[1：10]，abs（rnorm（10）），abs（rnorm（10）），type =x）
y<  -  data.frame 10]，abs（rnorm（10）），abs（rnorm（10）），type =y）
＃实际上，每个x和y的行数可能大于10 
 
 all<  -  rbind（x，y）
 colnames（all）< -C（name，val1，val2，type）
  

我想要做的是创建一个看起来大致像这样的分面ggplot：

因此，上面的每个方面都是以下关系图：

 ＃左上方
子集（全部，类型== x）$ val1 
子集（全部，类型==y）$ val1 
 
＃右上角
子集（全部，类型==x） $ val1 
 subset（all，type ==y）$ val2 
 
＃... etc .. 
  

但是我被卡住了以下代码：

  p < -  ggplot（all，aes（val1，val2））+ geom_smooth（method =lm ）+ geom_point（）+ 
 facet_grid（type〜）
＃计算每个组的相关性
 cors < -  ddply（all，c（type〜），summarize，cor = round cor（val1，val2），2））
p + geom_text（data = cors，aes（label = paste（r =，cor，sep =）），x = 0.5，y = 0.5）
  

什么是正确的方法？

解决方案

您的一些代码不正确。这适用于我：

  p < -  ggplot（all，aes（val1，val2））+ geom_smooth（method = lm）+ geom_point（）+ 
 facet_grid（〜type）
＃计算每个组的相关性
 cors < -  ddply（all，。（type），summarize，cor = round cor（val1，val2），2））
p + geom_text（data = cors，aes（label = paste（r =，cor，sep =）），x = 1，y = -0.25） 
  

编辑：关注OP的评论和修改。这个想法是重新创建所有四个组合的数据，然后构面。

 ＃我认为您以前的数据中的类型为xx和yy 
 dat<  -  data.frame（val1 = c（rep（all $ val1 [all $ type ==x]，2），
 rep（all $ val1 [所有$ type ==y]，2）），
 val2 = rep（all $ val2,2），
 grp1 = rep（c（x，x，y ，y），each = 10），
 grp2 = rep（c（x，y，x，y），each = 10））
 
p <-ggplot（dat，aes（val1，val2））+ geom_point（）+ geom_smooth（method =lm）+ 
 facet_grid（grp1〜grp2）
 cors<  -  ddply （标签=粘贴（r =，cor，sep =），。（grp1，grp2），summary，cor = round（cor（val1，val2），2））
p + geom_text ）），x = 1，y = -0.25）
  

I have a data frame created the following way.

library(ggplot2)

x <- data.frame(letters[1:10],abs(rnorm(10)),abs(rnorm(10)),type="x")
y <- data.frame(letters[1:10],abs(rnorm(10)),abs(rnorm(10)),type="y")
 # in reality the number of row could be larger than 10 for each x and y

all <- rbind(x,y)
colnames(all) <- c("name","val1","val2","type")

What I want to do is to create a faceted ggplot that looks roughly like this:

Hence each facet above is the correlation plot of the following:

# Top left facet
subset(all,type=="x")$val1 
subset(all,type=="y")$val1

# Top right facet
subset(all,type=="x")$val1 
subset(all,type=="y")$val2

# ...etc..

But I'm stuck with the following code:

p <- ggplot(all, aes(val1, val2))+ geom_smooth(method = "lm")  + geom_point() +
facet_grid(type ~ ) 
# Calculate correlation for each group
cors <- ddply(all, c(type ~ ), summarise, cor = round(cor(val1, val2), 2))
p + geom_text(data=cors, aes(label=paste("r=", cor, sep="")), x=0.5, y=0.5)

What's the right way to do it?

解决方案

Some of your code was incorrect. This works for me:

p <- ggplot(all, aes(val1, val2))+ geom_smooth(method = "lm")  + geom_point() +
  facet_grid(~type) 
# Calculate correlation for each group
cors <- ddply(all, .(type), summarise, cor = round(cor(val1, val2), 2))
p + geom_text(data=cors, aes(label=paste("r=", cor, sep="")), x=1, y=-0.25)

Edit: Following OP's comment and edit. The idea is to re-create the data with all four combinations and then facet.

# I consider the type in your previous data to be xx and yy
dat <- data.frame(val1 = c(rep(all$val1[all$type == "x"], 2), 
                           rep(all$val1[all$type == "y"], 2)), 
                  val2 = rep(all$val2, 2), 
                  grp1 = rep(c("x", "x", "y", "y"), each=10), 
                  grp2 = rep(c("x", "y", "x", "y"), each=10))

p <- ggplot(dat, aes(val1, val2)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + 
     facet_grid(grp1 ~ grp2)
cors <- ddply(dat, .(grp1, grp2), summarise, cor = round(cor(val1, val2), 2))
p + geom_text(data=cors, aes(label=paste("r=", cor, sep="")), x=1, y=-0.25)

这篇关于如何使用GGPLOT创建分面相关图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！