首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何用ggplot和purrr在同一张图上绘制从dataframe中通过索引选择的线?

在R语言中,可以使用ggplot和purrr包来在同一张图上绘制从dataframe中通过索引选择的线。

首先,确保已经安装了ggplot和purrr包,可以使用以下命令进行安装:

代码语言:txt
复制
install.packages("ggplot2")
install.packages("purrr")

接下来,加载所需的包:

代码语言:txt
复制
library(ggplot2)
library(purrr)

假设我们有一个包含多个列的dataframe,每一列代表一个线的数据。我们可以使用purrr包中的map函数来遍历每一列,并使用ggplot来绘制线。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 创建一个示例dataframe
df <- data.frame(
  x = 1:10,
  y1 = 1:10,
  y2 = 2:11,
  y3 = 3:12
)

# 使用purrr的map函数遍历每一列,并使用ggplot绘制线
ggplot() +
  map(df[-1], ~geom_line(data = df, aes(x = x, y = .))) +
  theme_minimal()

在上述代码中,我们首先创建了一个示例的dataframe,其中包含了x和三个y列。然后,使用purrr的map函数遍历除了第一列以外的所有列,并使用ggplot的geom_line函数绘制线。在aes函数中,我们指定了x轴为x列,y轴为当前遍历的列。最后,使用theme_minimal函数来设置图表的主题。

这样,我们就可以在同一张图上绘制从dataframe中通过索引选择的线。

请注意,以上示例中的代码仅为演示目的,实际使用时需要根据具体的数据和需求进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

尝试不同东西,图上同时显示细胞类型基因型。为此,我们可以为列标题指定shape映射,不同形状表示不同celltype。...箱形图提供了基于五分位数数据分布图。框顶部底部代表第一第三个四分位数(分别为25%75%)。框内线代表中位数(50%)。上方下方延伸到点代表数据集最大值最小值。...将图片导出到文件 有两种方法可以将图输出到文件(而不是简单地屏幕上显示)。第一种(也是最简单)是直接RStudio“Plots”面板导出,点击绘图面板上方Export。...R提供选择png或pdf等格式,选择要存放图片目录。还提供了决定输出图像大小分辨率选项。 第二种方法是使用R函数并将写入文件编码到脚本。...注2: 如果在关闭设备之前已经制作了任何其他图表,它们将全部存储同一个文件; 除非另有说明,否则每个图通常都会有自己页面。 ?

6K10

数据流编程教程:R语言与DataFrame

tidyr主要提供了一个类似Excel数据透视表(pivot table)功能,提供gatherspread函数将数据长格式宽格式之间相互转化,应用在比如稀疏矩阵稠密矩阵之间转化。...(): 按列变量选择 filter(): 按行名称分片 slice(): 按行索引分片 mutate(): 原数据集最后一列追加一些数据集 summarise(): 每组聚合为一个小数量汇总统计,通常结合...y 匹配部分 anti_join(x, y): 所有 x y 不匹配部分 (3)集合操作 intersect(x, y): x y 交集(按行) union(x, y): x y...并集(按行) setdiff(x, y): x y 补集 (x不在y) 更多详细操作可以参考由SupStats翻译 数据再加工速查表,比Python老鼠书直观很多。...DataFrameR、PythonSpark三者联系 参考资料 1.Medium:6 Differences Between Pandas And Spark DataFrames 2.Quora

3.8K120

三种可视化方法,手把手教你用R绘制地图网络图!

大数据文摘出品 编译:睡不着iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用Rigraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种图上可视化网络图方法。...当我们对节点(nodes)为地理位置网络图进行可视化时,比较有效做法是将这些节点绘制图上并画出它们之间连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点地理分布及其连接关系。...图上这个指标表现为节点大小。...nodes$weight = degree(g) 现在我们定义一个通用ggplot2 主题(ggplot设置及美化图形一个工具)来展示地图 (无坐标轴网格线): maptheme <- theme...据我所知ggplot2控制线宽只能通过“size“来实现。 使用ggplot2,我们只需决定要调整哪一个几何对象大小。

2.5K40

带你Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析(附代码)

还有哪些关于这个疾病真相可以我们数据得到? 描述性统计 Python Python,对一个pandas.DataFrame对象基本描述性统计方法是describe()。...图表绘制 在这个章节我们要看一看在Python/PandasR基本绘图制表功能。然而,还有其它ggplot2(http://ggplot2.org/)这样绘图功能更强大语言包可以选择。...第一个方法是一个基本线图绘制,作用于索引连续变量。当我们用IPython notebook工具绘图时,这第一条线也许我们会用得着: ? ?...你可以比较出在Pandas绘制三条连续变量线型图是多么容易,而用R基础绘图绘制相同图代码是多么冗长。我们至少需要三个函数调用,先是为了图形线,然后还有图标注,等等。...根据这张图,改善异常国家发病率增长趋势同一时间发生了相同波动恢复,并且大约2002年时候有事情发生。在下一章节我们将尝试找出到底发生了什么。

2K31

一步解决R中文字符问题

lag() masks stats::lag() ℹ Use the conflicted package to force all conflicts to become errors 下面先来绘制带有中文字符图...可以看到往常一样,中文字符也是以方块形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。...❝Cairo是R一个包,用于创建向量图形(PDF、SVG)位图图形(PNG、BMP、GIF、JPEG)。它基于Cairo图形库,该库是一个跨平台图形API,支持多种输出设备。...❞ 安装cairo包 install.packages("Cairo") 修改Graphics设置 ❝要访问修改这些设置,可以RStudio按照以下步骤操作: 1.打开RStudio 2.菜单栏...(全局选项...) 3.弹出Options窗口中,左侧菜单选择General General设置,找到Graphics这里列出了上述一些设置项,选择Cairo点击Apply->OK ❞ 完成上述设置后

19710

不确定性可视化太难?!一行代码搞定~~

ggplot2图层中代替数据使用。...可以对数据拟合一个平滑模型,然后通过从后验分布随机抽取产生拟合线,而不是对平滑器或回归线进行引导。...可使用stat_smooth_draws()是自动化完成,其工作原理与stat_smooth()类似,但生成是多个可能性相同拟合线,而不是一条最佳拟合线。...可视化不确定性时,提供了一些几何图形统计数字,包括上面抽样例子中使用geom_hpline()geom_vpline(),以及可以绘制置信度条stat_confidence_density(...语言ungeviz包在绘制一些常见统计图形时非常有用,特别是涉及多组数据一些统计指标的绘制时,可以完美替代ggplot2包stat_summary()类函数。

26320

百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot默认绘制是散点图,设置参数kind="line"可以将点连成线,也就是绘制折线图表示xy关系。...对于单一变量,我们可以统计出其出现次数,绘制柱状图、饼图等,用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...,每个time取值(一般是分类变量)对应一图,col参数relplot实践中提到过,通过g.map(plt.hist, "tip")应用直方图,效果如下: 结合回归曲线图直方图: sns.jointplot...,让我们节约在绘图上时间,更好地探索数据信息。...seaborn目前是0.10.1版本,例子API文档都还不够丰富,很多绘图API只有一段文字说明,没有绘制效果例子;又如catplot文档最上面列出了hue,详细解释部分没有hue。

3K30

最强 Python 数据可视化库,没有之一!

今天给大家分享一篇可视化干货,介绍是功能强大开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...但我们现在有一个更好选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...: (代码 df 是标准 Pandas dataframe 对象) (使用 plotly+cufflinks 创建交互式柱状图) 对于已经习惯 matplotlib 同学,你们只需要多打一个字母...下面两图分别是“太空”主题ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面泡泡): 对有兴趣研究用户来说,做饼图也不是什么难事: Plotly 图表工坊(Plotly...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要时可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 现在看来,要用 Python

1.9K31

如果伦敦地铁图是数据科学家画……

R networkD3forceNetwork()函数就是不二选择 。 鉴于已有的数据networkD3函数易于使用,这里不需要写太多复杂代码。我们先加载库三个调整过原始文件。...这意味着我们需要在stations connections 数据框增加几列,用来获取站点颜色连接颜色。...: http://rpubs.com/keithmcnulty/tubemap 绘制这张图时,我们完全不考虑地铁图地理位置意义,将Beck设计原则发挥到极致,并借助数据科学方法以最美观方式将地铁图可视化...stations.csv") connections <- read.csv("connections.csv") lines <- read.csv("lines.csv") 为了完全遵从地理位置,我们可以将这些站点直接绘制伦敦地图相应位置..."black", "darkblue", "lightgreen", "#00A77E") names(linecolours) <- lines$line_name 万事俱备,我们只需要在伦敦地图上绘制站点线路即可

92530

ggstatsplot | 一个满足你日常统计需求高颜值R包(二)

加载需要R包 rm(list=ls()) library(ggstatsplot) library(ggplot2) 2. 用到数据 dat <- bugs_long 3....= FALSE, ## 不显示校正后DFSP值 pairwise.comparisons = TRUE, ## 显示配对比较 outlier.tagging = TRUE, ## 是否标记..."bayes", title = "Bayesian Test", package = "ggsci", palette = "nrc_npg" ) ## combine_plots函数绘制图上...一次性应用不同分析方法 ggbetweens联合purr包相似,我们也可以用同样方法进行批量绘制 这里我们使用ez包里ANT数据作为示例数据 library(ez) data("ANT")...ggthemes::theme_gdocs() ) ), .f = ggwithinstats ) 最后利用combine_plots函数进行可视化 # 图太大,就只做第一个第四个可视化

41520

🤩 ggstatsplot | 一个满足你日常统计需求高颜值R包(二)

加载需要R包 rm(list=ls()) library(ggstatsplot) library(ggplot2) 2. 用到数据 dat <- bugs_long 3....= FALSE, ## 不显示校正后DFSP值 pairwise.comparisons = TRUE, ## 显示配对比较 outlier.tagging = TRUE, ## 是否标记..."bayes", title = "Bayesian Test", package = "ggsci", palette = "nrc_npg" ) ## combine_plots函数绘制图上...一次性应用不同分析方法 ggbetweens联合purr包相似,我们也可以用同样方法进行批量绘制 这里我们使用ez包里ANT数据作为示例数据 library(ez) data("ANT")...ggthemes::theme_gdocs() ) ), .f = ggwithinstats ) ---- 最后利用combine_plots函数进行可视化 # 图太大,就只做第一个第四个可视化

48420

「R」tidyverse 公式函数

公式函数用法 核心是什么 公式函数优点在于提供了一种构造匿名函数简洁方式。而核心在于同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...基本用法 假设我们要对 df x y 列进行归一化处理,不使用 scale() 函数情况下,我们可能会手写一个函数: scale2 <- function(x) { (x - mean...计算残差 最开始图形显示了 x y 是一个线性关系,假设我们目前有一个任务:构建回归模型并手动计算残差,绘制结果图。 我们来看看如何操作。...公式,我们可以直接使用前面已经定义变量,这里是 cfs。...第三步:简单绘制结果图 library(ggplot2) ggplot(df, aes(x, rs)) + geom_point() ?

3.9K20

功能强大、文档健全开源 Python 绘图库 Plotly,手把手教你用!

但我们现在有一个更好选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...(代码 df 是标准 Pandas dataframe 对象) ?...以我“Towards Data Science”网站上发表文章数据为例,让我们以发布时间为索引构建一个数据集,看看文章热度变化情况: ? ?...自定义主题 除了层出不穷各种图表外,Cufflinks 还提供了许多不同着色主题,方便你轻松切换各种不同图表风格。下面两图分别是“太空”主题ggplot”主题: ? ?...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要时可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 现在看来,要用 Python

3.8K52

R绘图笔记 | 一般散点图绘制

主要参数含义如下: (1)type为一个字符字符串,用于给定绘图类型,可选值如下: "p":绘点(默认值); "l":绘制线; "b":同时绘制线; "c":仅绘制参数"b"所示线; "o...":同时绘制线,且线穿过点; "h":绘制出点到横坐标轴垂直线; "s":绘制出阶梯图(先横后纵); "S":绘制出阶梯图(先纵后竖); "n":作空图。...3.其他散点图函数 除了上面的包函数可以绘制散点图外,还有一些包也可以绘制复杂性散点图。比如说car包scatterplot()函数lattice包xyplot()函数。...分别表示水平(x轴)垂直(y轴)坐标的数字向量; boxplots # 为x,则在下方绘制水平x轴边界箱线图;为y,则在左边绘制垂直y轴边界箱线图; # 为xy,则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图...merge # 逻辑词或字符;默认FALSE,仅当y是包含多个变量向量时使用;为TRUE,则在同一绘图区域合并多个y变量; # 字符为"asis"或"flip",为"flip",则y变量翻转为x

5.1K20

最强最炫Python数据可视化神器,没有之一!

但我们现在有一个更好选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...: (代码 df 是标准 Pandas dataframe 对象) (使用 plotly+cufflinks 创建交互式柱状图) 对于已经习惯 matplotlib 同学,你们只需要多打一个字母...下面两图分别是“太空”主题ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面泡泡): 对有兴趣研究用户来说,做饼图也不是什么难事: Plotly 图表工坊(Plotly...在这里,你可以最终展示之前进一步修改润色你图表。可以添加标注,选择某些元素颜色,把一切都整理清楚,生成一个超棒图表。之后,你还可以将它发布到网络上,生成一个供其他人查阅链接。...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要时可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 现在看来,要用 Python

1.3K10

超长时间序列数据可视化6个技巧

上图显示了2021年每日温度数据 上图像显示了1990-2021年每日温度数据 虽然我们可以第一图上看到细节,但第二图由于包含了很长时间序列数据,所以无法看到细节,一些有重要数据点可能会被隐藏...准备数据 这里使用最高最低温度数据。所用时间是1990年到2021年,总共32年。如果想选择其他变量或范围,请随意修改下面的代码。...下面的代码展示了如何DataFrame绘制一个基本时间序列图。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位数展示数据分布方法。箱形图上信息显示了局部性、扩散性偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察显著突出数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...我们可以改变一下观测方式,将这些线画在圆形,就像在时钟上移动它们一样。雷达图可以用于比较同一类别数据可视化图。我们可以通过圆上绘制月份来比较年份同期数据值。

1.7K20

Python Plotly交互可视化详解

今天给大家分享一篇可视化干货,介绍是功能强大开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...但我们现在有一个更好选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...就拿博客文章点赞总数为例做一个简单交互式柱状图: (代码 df 是标准 Pandas dataframe 对象) (使用 plotly+cufflinks 创建交互式柱状图) 对于已经习惯 matplotlib...下面两图分别是“太空”主题ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面泡泡): 对有兴趣研究用户来说,做饼图也不是什么难事: Plotly 图表工坊(Plotly Chart Studio...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要时可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 现在看来,要用 Python

38110

超强 Python 数据可视化库,一文全解析

今天给大家分享一篇可视化干货,介绍是功能强大开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...但我们现在有一个更好选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒图表。...: (代码 df 是标准 Pandas dataframe 对象) (使用 plotly+cufflinks 创建交互式柱状图) 对于已经习惯 matplotlib 同学,你们只需要多打一个字母...下面两图分别是“太空”主题ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面泡泡): 对有兴趣研究用户来说,做饼图也不是什么难事: Plotly 图表工坊(Plotly...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要时可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 现在看来,要用 Python

1K40

玩转数据处理120题|R语言版本

(默认),True-原数据集上操作 57 数据可视化 题目:绘制收盘价折线图 难度:⭐⭐ 期望结果 ?...20日均线与原始数据绘制同一图上 难度:⭐⭐⭐ 期望结果 ?...0, 99, 5)") 84 数据创建 题目:NumPy数组创建DataFrame 难度:⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布(标准正态分布)数 R语言解法 df3 <- as.data.frame...197.0102 101 数据读取 题目:CSV文件读取指定数据 难度:⭐⭐ 备注 数据1前10行读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件指定列用readr...,我想你已经掌握了处理数据常用操作,并且之后数据分析碰到相关问题,希望你能够从容解决!

8.7K10
领券