R：將ggplot2圖保存在列表中

Question

我正在編寫一個R代碼，允許用戶從數據中選擇列並繪製每個列的直方圖。因此，我使用'for'循環來使用ggplot2庫生成所需數量的圖並將它們保存在單個列表中。但是我面臨的問題是，在'for'循環的每一次迭代中，列表中的所有對象都存儲相同的圖。因此，最終輸出由直方圖的網格組成，標記不同，但描繪了相同（最後一個）列。

我知道這個問題很老，我發現renaming ggplot2 graphs in a for loop和https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-February/154438.html的答案是一個有用的起點。

我已經使用R中可用的標準Swiss Fertility數據集來生成圖。下面是代碼： -

data_ <- swiss 
data_ <- na.omit(data_) 

u <- c(2, 3, 4, 5, 6) 
plotData <- data_[,u] 
bw <- 5 
plotType <- 'probability' 

library(ggplot2) 
library(gridExtra) 

histogramList <- vector('list', length(u)) 

if(plotType=='probability') 
{ 
for(i in 1:length(u)) 
{ 
    indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i]) 
    probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1])) 
    histogramList[[i]] <- probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..density..),  binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none') 
} 
} else 
if(plotType=='frequency') 
{ 
for(i in 1:length(u)) 
{ 
    indexDataFrame <- data.frame(plotData[,i]) 
    probabilityHistogram <- ggplot(indexDataFrame, aes(x=indexDataFrame[,1])) 
    histogramList[[i]] <- probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none') 
} 
} 

arg_list <- c(histogramList, list(nrow=3, ncol=2)) 
#jpeg('histogram', width=1024, height=968) 
do.call(grid.arrange, arg_list) 
#graphics.off() 

我道歉，如果我錯過了一個明顯的答案，在這個論壇的問題，並應請將我直接向它。我希望我的解釋清楚，如果沒有，請讓我知道所需的澄清。

謝謝！

Answer 1

而不是使用aes映射美學的，你可能會使用aes_string會更好：

for(i in 1:length(u)) 
{ 
    probabilityHistogram <- ggplot(plotData, aes_string(x=names(plotData)[i])) 
    histogramList[[i]] <- probabilityHistogram + geom_histogram(aes(y=..density..),  binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + geom_density() + scale_x_continuous(names(plotData)[i]) + opts(legend.position='none') 
} 

這工作對我來說，至少。這樣可以避免必須對數據進行子集劃分，並允許您通過引用的名稱引用要繪製的列。

Answer 2

您可以極大地簡化代碼：

1. 使用方面，而不是手動設置多條曲線
2. 在包reshape2
3. 與功能melt融化你的數據這意味着你可以消除環路

這是一個完整的代碼重寫，沒有看到循環。

data_ <- swiss 
data_ <- na.omit(data_) 

u <- c(2, 3, 4, 5, 6) 
plotData <- data_[,u] 
bw <- 5 
plotType <- 'frequency' 

library(ggplot2) 
library(reshape2) 

mdat <- melt(plotData) 

if(plotType=='probability'){ 
    ph <- ggplot(mdat, aes(value)) + 
    geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free") 
} 

if(plotType=='frequency'){ 
    ph <- ggplot(mdat, aes(value)) + 
    geom_histogram(aes(y=..count..), binwidth=bw, colour='black', fill='skyblue') + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~variable, scales="free") 
} 

print(ph) 

所得圖形：

概率：

頻率