ggplot2：将各个facet_wrap构面另存为独立的构图对象 [英] ggplot2: Save individual facet_wrap facets as separate plot objects

问题描述

我是 facet_wrap 的忠实粉丝。尽管分割一个大数据框并绘制几张图并在R内进行探索是快速的，但它并不总是在纸张或功率点上呈现的最佳工具。
我发现自己在缩放，binwidth和字体大小方面浪费了很多时间，并最终修改了绘图的空间。

有时我只是将我的数据框许多数据帧并为每一个单独绘制。稍后加入 multiplot 或手工加入他们。

我想知道是否有可能制作ggplot几乎是以相同的方式调用（一个大的df带有一个用于分面的因子列）或者一种使ggplot从类似列表的数据框中读取的方法，这些数据框由我的faceting因子分隔。理想的输出结果应该是多个单独的地块，我稍后会在inkscape中进行编辑（并使用 free_y scale来减少痛苦）。

要清楚的是，

  df <-mtcars 
 ggplot（df，aes（df $ mpg ，df $ disp，color = factor（cyl）））+ 
 geom_point（aes（df $ mpg，df $ disp））+ 
 facet_wrap（〜cyl）
  

产生一个图。在这种情况下，我希望的输出是三个图，每个方面一个。

您可以使用 lapply 为每个值 cyl 创建一个图表：

<$ p $对于每个cyl值，创建一个单独的图，并将每个图存储在列表中。
p.list = lapply（sort（unique（mtcars $ cyl）），function（i） {
ggplot（mtcars [mtcars $ cyl == i，]，aes（mpg，disp，color = factor（cyl）））+
geom_point（show.legend = FALSE）+
facet_wrap（〜cyl）+
scale_colour_manual（values = hcl（seq（15,365，length.out = 4）[match（i，sort（unique（mtcars $ cyl）））]，100，65））




$复杂的 scale_colour_manual 参数如果 cyl 的所有值包含在对 ggplot 的单次调用中，则它们将以与着色相同的方式对点标记进行着色。 code>。

更新：要解决您的问题，请点击这里：

$ $ p $ code $＃假数据
set.seed（15）
dat = data.frame（group = rep（c（ A，B，C），每个= 100），
value = c（mapply（rnorm，100，c（5,10,20），c（1,3,5））） ）

p.list = lapply（sort（unique（dat $ group）），function（i）{
ggplot（dat [dat $ group == i，]，aes（value ，fill = group））+
geom_histogram（show.legend = FALSE，color =grey20，binwidth = 1）+
facet_wrap（〜group）+
scale_fill_manual（values = hcl seq（15,365，length.out = 4）[match（i，sort（unique（dat $ group）））]，100，65））+
scale_x_continuous（limits = range（dat $ value））+
theme_gray（base_size = 15）
}）

结果如下。请注意，上面的代码在所有三个图表上给出了相同的x尺度，但y尺度不一样。为了获得相同的y值，你可以将它硬编码为 scale_y_continuous（limits = c（0,35）），或者你可以找到最大值以编程方式计算您设置的任何binwidth，然后将其提供给 scale_y_continuous 。

 ＃将所有三个图一起排列
 library（gridExtra）
 do.call（grid.arrange， c（p.list，nrow = 3））
  

I am a big fan of facet_wrap. Though it is fast to split a big data frame and plot several plots and explore within R, it's not always the best tool for presenting in paper or power point. I find myself wasting a lot of time with scales, binwidths and font sizes and ultimately modifying on inkscape the plot.

Sometimes I just subset my data frame into many data frames and plot individually for each one. Later join them with multiplot or by hand.

I was wondering if there might be a way of making the ggplot call almost in the same way (one big df with a factor column used for faceting) or a way to make ggplot read from something with list-like data frame separated by my faceting factor. The ideal output should be multiple single plots which I'll edit later on inkscape (and use free_y scales to make it less painful)

To be clear,

df<-mtcars
ggplot(df,aes(df$mpg,df$disp,color=factor(cyl)))+
    geom_point(aes(df$mpg,df$disp))+
    facet_wrap( ~cyl)

Produces one plot. My desired output in this case would be three plots, one for each facet.

解决方案

You can use lapply to create a list with one plot for each value of cyl:

# Create a separate plot for each value of cyl, and store each plot in a list
p.list = lapply(sort(unique(mtcars$cyl)), function(i) {
  ggplot(mtcars[mtcars$cyl==i,], aes(mpg, disp, colour=factor(cyl))) +
    geom_point(show.legend=FALSE) +
    facet_wrap(~cyl) +
    scale_colour_manual(values=hcl(seq(15,365,length.out=4)[match(i, sort(unique(mtcars$cyl)))], 100, 65))
})

The complicated scale_colour_manual argument is a way to color the point markers the same way they would be colored if all the values of cyl were included in a single call to ggplot.

UPDATE: To address your comments, how about this:

# Fake data
set.seed(15)
dat = data.frame(group=rep(c("A","B","C"), each=100),
                 value=c(mapply(rnorm, 100, c(5,10,20), c(1,3,5))))

p.list = lapply(sort(unique(dat$group)), function(i) {
  ggplot(dat[dat$group==i,], aes(value, fill=group)) +
    geom_histogram(show.legend=FALSE, colour="grey20", binwidth=1) +
    facet_wrap(~group) +
    scale_fill_manual(values=hcl(seq(15,365,length.out=4)[match(i, sort(unique(dat$group)))], 100, 65)) +
    scale_x_continuous(limits=range(dat$value)) +
    theme_gray(base_size=15)
})

The result is below. Note that the code above gives you the same x-scale on all three graphs, but not the same y-scale. To get the same y-scale, you can either hard-code it as, say, scale_y_continuous(limits = c(0,35)), or you can find the maximum count programmatically for whatever binwidth you set, and then feed that to scale_y_continuous.

# Arrange all three plots together
library(gridExtra)
do.call(grid.arrange, c(p.list, nrow=3))

这篇关于ggplot2：将各个facet_wrap构面另存为独立的构图对象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！