在R中为ggplot2中的两个变量制作分箱散点图 [英] making binned scatter plots for two variables in ggplot2 in R

问题描述

我有一个数据框，它包含两列 x 和 y ，每列包含0到100之间的值（数据配对）。我想使用装箱散点图将它们相互关联。如果我要使用常规散点图，则很容易：

  geom_point（aes（x = x，y = y））
  

但我希望将点分为从0到100的N个分档，得到每个箱中的 x 的平均值以及该箱中的点的平均值 y ，显示作为散点图 - 所以关联分箱平均值而不是原始数据点。

有没有一种聪明/快捷的方法可以在ggplot2中做到这一点，使用某种组合 geom_smooth（）和 geom_point ？或者它是否必须手动预先计算然后绘制？

解决方案

是的，您可以使用 stat_summary_bin 。

  set.seed（42）
x < -  runif（1e4） 
y < -  x ^ 2 + x + 4 * rnorm（1e4）
 df < -  data.frame（x = x，y = y）
 
 library（ggplot2 ）
（ggplot（DF，AES（X = X，Y = Y））+ 
 geom_point（阿尔法= 0.4）+ 
 stat_summary_bin（fun.y = '平均'，箱= 20 ，
 color ='orange'，size = 2，geom ='point'））
  

I have a dataframe with two columns x and y that each contain values between 0 and 100 (the data are paired). I want to correlate them to each other using binned scatter plots. If I were to use a regular scatter plot, it would be easy to do:

geom_point(aes(x=x, y=y))

but I'd like to instead bin the points into N bins from 0 to 100, get the average value of x in each bin and the average value of y for the points in that bin, and show that as a scatter plot - so correlate the binned averages instead of the raw data points.

is there a clever/quick way to do this in ggplot2, using some combination of geom_smooth() and geom_point? Or does it have to be pre-computed manually and then plotted?

解决方案

Yes, you can use stat_summary_bin.

set.seed(42)
x <- runif(1e4)
y <- x^2 + x + 4 * rnorm(1e4)
df <- data.frame(x=x, y=y)

library(ggplot2)
(ggplot(df, aes(x=x,y=y)) +
  geom_point(alpha = 0.4) +
  stat_summary_bin(fun.y='mean', bins=20,
                   color='orange', size=2, geom='point'))

这篇关于在R中为ggplot2中的两个变量制作分箱散点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！