通过变量编号来解决aes中的x和y [英] Addressing x and y in aes by variable number

问题描述

我需要绘制一个散点图，用列号代替名称来寻址变量，即代替 ggplot（dat，aes（x = Var1，y = Var2））我需要像 ggplot（dat，aes（x = dat [，1]，y = dat [，2]））。 （我说'有些东西'，因为后者不起作用）。

这是我的代码：

 showplot1< -function（indata，inx，iny）{
 dat< -indata 
 print（nrow（dat））; ＃这只是为了显示对象'dat'被定义为
p < -  ggplot（dat，aes（x = dat [，inx]，y = dat [，iny]））
p + geom_point（大小= 4，alpha = 0.5）
} 
 
 testdata <-data.frame（v1 = rnorm（100），v2 = rnorm（100），v3 = rnorm（100），v4 = rnorm（100），v5 = rnorm（100））
 showplot1（indata = testdata，inx = 2，iny = 3）
  

 ＃eval中的错误（expr，envir，enclos）：找不到对象'dat'
  







解决方案

我强烈建议使用 aes_q ，而不是将向量传递给 aes （@ Arun的答案）。它看起来可能更复杂一点，但它比较灵活，例如，更新数据。



  showplot1 < - 函数（indata，inx，iny）{
p < -  ggplot（ indata，
 aes_q（x = as.name（names（indata）[inx]），
y = as.name（names（indata）[iny]）））
p + geom_point（size = 4，alpha = 0.5）
} 
  

这就是为什么它更可取的原因：



 ＃测试数据（使用非标准名称）
 testdata< -data.frame（v1 = rnorm（100 ），v2 = rnorm（100），v3 = rnorm（100），v4 = rnorm（100），v5 = rnorm（100））
名称（testdata）< -c（ab （100），v2 = rnorm（100），v3 = rnorm（100），v4 = rnorm（100），v4 = rnorm（100） 100），v5 = rnorm（100））
名称（testdata2）<-c（ab，cd，ef，gh，ij）
 
＃工程
 showplot1（indata = testdata，inx = 2，iny = 3）
＃此更新在aes_q版本中工作
 showplot1（indata = testdata，inx = 2，iny = 3 ）％+％testdata2 
  





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注意：自 aes_q（）已被替换为 aes_（） 与其他软件包中SE版本的NSE函数一致。

I need to draw a scatterplot with addressing variables by their column numbers instead of names, i.e. instead of ggplot(dat, aes(x=Var1, y=Var2)) I need something like ggplot(dat, aes(x=dat[,1], y=dat[,2])). (I say 'something' because the latter doesn't work).

Here is my code:

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-indata
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=dat[,inx], y=dat[,iny]))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)

# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'dat' not found

解决方案

I strongly suggest using aes_q instead of passing vectors to aes (@Arun's answer). It may look a bit more complicated, but it is more flexible, when e.g. updating the data.

showplot1 <- function(indata, inx, iny){
  p <- ggplot(indata, 
              aes_q(x = as.name(names(indata)[inx]), 
                    y = as.name(names(indata)[iny])))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

And here's the reason why it is preferable:

# test data (using non-standard names)
testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")
testdata2 <- data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata2) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")

# works
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)
# this update works in the aes_q version
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3) %+% testdata2

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Note: As of ggplot2 v2.0.0 aes_q() has been replaced with aes_() to be consistent with SE versions of NSE functions in other packages.

这篇关于通过变量编号来解决aes中的x和y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！