如何在R中的不同方面产生不同的geom_vline？
如何在R中的不同方面产生不同的geom_vline？
提问于 2017-05-26 15:51:33
我试图在一个数据集的2个不同的方面产生2个不同的geom_vlines与不同的颜色。我这样做是为了突出两个不同方面的意义。
下面是数据集：
Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Cabin Embarked Survived
3 male 22 1 0 7.25 S 0
1 female 38 1 0 71.2833 C85 C 1
3 female 26 0 0 7.925 S 1
1 female 35 1 0 53.1 C123 S 1
3 male 35 0 0 8.05 S 0
1 male 54 0 0 51.8625 E46 S 0代码如下：
g<-ggplot(data = train3, aes(x = Age, y = Survived, colour = factor(Pclass)))
g<-g+facet_wrap(~Sex)
g<-g+geom_point(size = 4, alpha = 0.2)+ggtitle("Survival by Gender")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
g<-g+geom_vline(data = subset(train3,Sex=="female"), xintercept = mean(train3[which(train3$Sex=="female"),3]), colour = "pink", size = 1)
g<-g+geom_vline(data = subset(train3,Sex=="male"), xintercept = mean(train3[which(train3$Sex=="male"),3]), colour = "blue", size = 1)
g下面是输出
我实际上只想在每个方面产生一条vline :粉红色的女性和蓝色的男性。
给here的建议也不起作用。显示的错误为：
Error in .(Sex == "female") : could not find function "."回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-05-26 16:38:47
下面是如何为不同的虹膜种类放入不同的geom_vline：
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length)) + facet_wrap(~Species, scales="free") + geom_point() +
geom_vline(data=filter(iris, Species=="setosa"), aes(xintercept=5), colour="pink") +
geom_vline(data=filter(iris, Species=="versicolor"), aes(xintercept=6), colour="blue") +
geom_hline(data=filter(iris, Species=="virginica"), aes(yintercept=6), colour="green")
Stack Overflow用户
发布于 2017-05-26 16:48:08
您可以创建一个data.frame，其中一列是用于行的截取值，第二列是用于Sex的列。因此，在使用facet_wrap时，它们是分开的。
类似于：
dataInt <- train3 %>%
group_by(Sex) %>%
summarize(Int = mean(Age))然后，您可以在脚本中使用它：
g<-ggplot(data = train3, aes(x = Age, y = Survived, colour = factor(Pclass))) +
facet_wrap(~Sex) +
geom_vline(data=dataInt, aes(xintercept=Int))没有你的数据，我不能测试这个。
编辑:对于reprex，如果我使用与Adam Quek相同的数据作为可重现的示例，代码将自动执行，如下所示：
library(tidyverse)
dataLine <- iris %>%
group_by(Species) %>%
summarize(mean_x = mean(Sepal.Length))
ggplot(iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length) +
facet_wrap(facets = vars(Species)) +
geom_point() +
geom_vline(data = dataLine, aes(xintercept = mean_x, colour = Species))
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-07 13:14:18
基于@Sébastien Rochette上面的答案；而不是使用summarize函数创建一个新的数据框dataInt (Int= mean(Age))，这对我不起作用，因为我在每个面图中有多个级别，而不是使用mutate。
train3 <- train3 %>%
group_by(Sex) %>%
mutate(Int = mean(Age))然后你就可以使用train3数据框了
g<-ggplot(data = train3, aes(x = Age, y = Survived, colour = factor(Pclass))) +
facet_wrap(~Sex) +
geom_vline(data=train3, xintercept=Int)这是可行的，但我担心它可能已经为所有值创建了一个geom_vline，因为每个平均值将在数据帧中每个因子的每个级别中重复。
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