使用add_lines（）函数对plot_ly（）进行自定义R函数的拟合（lm（y〜x）） [英] Custom R function around plot_ly() with fitted(lm(y~x)) using add_lines()

问题描述

我想在R中的plot_ly（）周围写一个自定义函数。这样，​​我可以制作一系列具有相同格式和样式的散点图，但不会重复代码。 我用这页作为指南。代码重现错误：

pre $ library $（$）
my_plot< - function（x，y，... ）{
require（broom）
plot_ly（data = mtcars，y = y，x = x，showlegend = FALSE，...）％>％
add_markers（y = y） ％>％
add_lines（y =〜拟合（lm（y〜x）））％>％
add_ribbons（data = augment（lm（y〜x，data = mtcars）），
ymin =〜.fitted - 1.96 * .se.fit，
ymax =〜.fitted + 1.96 * .se.fit，
line = list（color ='rgba（7，164， ），
fillcolor ='rgba（7,164,181,0.2）'，
name =Standard Error）
}
my_plot（y = 〜mpg，x =〜disp）

问题行是：

  add_lines（y =〜拟合（lm（y〜x）））％>％
  

我尝试使用as.f ormula（），但错误消息是类似的。

  add_lines（y =〜拟合（lm（as.formula（y 〜x）））％>％
  

以下是错误消息：

在model.frame.default中的错误（公式= y〜x，data = mtcars，drop.unused.levels = TRUE）：
object is不是矩阵

代码在不是函数时有效：

 library（plotly）
 library（broom）
 plot_ly（data = mtcars，y =〜mpg，x =〜disp，showlegend = FALSE）％>％
 add_markers（y =〜mpg）％>％
 add_lines（y =〜拟合（lm（mpg_dis）））％>％
 add_ribbons（data = augment（lm（mpg 〜disp，data = mtcars）），
 ymin =〜.fitted  -  1.96 * .se.fit，
 ymax =〜.fitted + 1.96 * .se.fit，
 line = list （color ='rgba（7,164,181,0.05）'），
 fillcolor ='rgba（7,164,181,0.2）'，
 name =Standard Error）
  

解决方案

其中一种可能性是将数据框和列名传递给你的函数，例如

  library（plotly）
 
 my_plot<  -  function（data，x， y，...）{
 require（扫帚）
 plot_ly（y = data [[y]]，x = data [[x]]，showlegend = FALSE，...）％> ％
 add_markers（y = data [[y]]）％>％
 add_lines（y =〜拟合（lm（data [[y]]〜data [[x]]））％ >％
 add_ribbons（data = augment（lm（data [[y]]〜data [[x]]）），
 ymin =〜.fitted  -  1.96 * .se.fit，
 ymax =〜.fitted + 1.96 * .se.fit，
 line = list（color ='rgba（7,164,181,0.05）'），
 fillcolor ='rgba（7， ），
 name =Standard Error）
} 
 my_plot（data = mtcars，y ='mpg'，x ='disp'）
  

或者只是列自身。

 库（plotly ）
 
 my_plot<  - 函数（x，y，...）{
 require（扫帚）
 plot_ly（y = y，x = x，showlegend = FALSE， ...）％>％
 add_markers（y = y）％>％
 add_lines（y =〜拟合（lm（y〜x）））％>％
 add_ribbons （data = augment（lm（y〜x）），
 ymin =〜.fitted  -  1.96 * .se.fit，
 ymax =〜.fitted + 1.96 * .se.fit，
 line = list（color ='rgba（7,164,181,0.05）'），
 fillcolor ='rgba（7,164,181,0.2）'，
 name =Standard Error ）
} 
 my_plot（y = mtcars $ mpg，x = mtcars $ disp）
  

I want to write a custom function around plot_ly() in R. That way, I can make a series of scatterplots with the same formatting and style, but not duplicate code. I used this page as a guide. This code reproduces the error:

library(plotly)
my_plot <- function(x, y, ...) {
  require(broom)
  plot_ly(data = mtcars, y = y, x = x, showlegend = FALSE, ...) %>%
    add_markers(y = y) %>%
    add_lines(y = ~fitted(lm(y ~ x))) %>%
    add_ribbons(data = augment(lm(y ~ x, data = mtcars)),
                ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit,
                ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit,
                line = list(color = 'rgba(7, 164, 181, 0.05)'),
                fillcolor = 'rgba(7, 164, 181, 0.2)',
                name = "Standard Error")
}
my_plot(y = ~mpg, x = ~disp)

The problem line is:

add_lines(y = ~fitted(lm(y ~ x))) %>%

I tried using as.formula(), but the error message is similar.

add_lines(y = ~fitted(lm(as.formula("y ~ x"))) %>%

Here is the error message:

Error in model.frame.default(formula = y ~ x, data = mtcars, drop.unused.levels = TRUE) : object is not a matrix

The code works when it's not a function:

library(plotly)
library(broom)
plot_ly(data = mtcars, y = ~mpg, x = ~disp, showlegend = FALSE) %>%
  add_markers(y = ~mpg) %>%
  add_lines(y = ~fitted(lm(mpg ~ disp))) %>%
  add_ribbons(data = augment(lm(mpg ~ disp, data = mtcars)),
            ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit,
            ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit,
            line = list(color = 'rgba(7, 164, 181, 0.05)'),
            fillcolor = 'rgba(7, 164, 181, 0.2)',
            name = "Standard Error")

解决方案

One of the possibilities would be to pass both the dataframe and the column names to your function, e.g.

library(plotly)

my_plot <- function(data, x, y, ...) {
  require(broom)
  plot_ly(y = data[[y]], x = data[[x]], showlegend = FALSE, ...) %>%
    add_markers(y = data[[y]]) %>%
    add_lines(y = ~fitted(lm(data[[y]] ~ data[[x]]))) %>%
    add_ribbons(data = augment(lm(data[[y]] ~ data[[x]])),
                ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit,
                ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit,
                line = list(color = 'rgba(7, 164, 181, 0.05)'),
                fillcolor = 'rgba(7, 164, 181, 0.2)',
                name = "Standard Error")
}
my_plot(data = mtcars, y = 'mpg', x = 'disp')

or just the columns themselves.

library(plotly)

my_plot <- function(x, y, ...) {
  require(broom)
  plot_ly(y = y, x = x, showlegend = FALSE, ...) %>%
    add_markers(y = y) %>%
    add_lines(y = ~fitted(lm(y ~ x))) %>%
    add_ribbons(data = augment(lm(y ~ x)),
                ymin = ~.fitted - 1.96 * .se.fit,
                ymax = ~.fitted + 1.96 * .se.fit,
                line = list(color = 'rgba(7, 164, 181, 0.05)'),
                fillcolor = 'rgba(7, 164, 181, 0.2)',
                name = "Standard Error")
}
my_plot(y = mtcars$mpg, x = mtcars$disp)

这篇关于使用add_lines（）函数对plot_ly（）进行自定义R函数的拟合（lm（y〜x））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！