Ответ 1
Вы можете использовать grid.arrange()
в пакете gridExtra следующим образом:
grid.arrange(p1, p2)
Я пытаюсь объединить два графика ggplot2 в один, основанный на этой таблице:
Type RatingA RatingB
1 One 3 36
2 Two 5 53
3 One 5 57
4 One 7 74
5 Three 4 38
6 Three 8 83
Я хочу сделать два диаграммы рассеяния со средним значением по оси y и на оси x.
Вот как я создаю каждый график:
p1 <- ggplot(test, aes(x=reorder(Type, RatingA, mean), y=RatingA)) +
stat_summary(fun.y="mean", geom="point")
p2 <- ggplot(test, aes(x=reorder(Type, RatingB, mean), y=RatingB)) +
stat_summary(fun.y="mean", geom="point")
Так как p1 и p2 имеют одинаковую ось x, я бы хотел, чтобы они упорядочивались по вертикали. Я посмотрел на facet_align, но я не мог найти что-то, что сделало бы эту работу.
Вы можете использовать grid.arrange()
в пакете gridExtra следующим образом:
grid.arrange(p1, p2)
Julio,
Вы говорите, что p1 и p2 имеют одинаковую ось x, но переупорядочение, которое вы делаете на основе среднего значения, не делает их одинаковыми. p1
ось идет "одна → две → три", а ось p2
идет "две → одна → три". Это намеренно?
Несмотря на это, ggplot
предлагает несколько других решений для объединения этих графиков в один, а именно colour
и faceting
(который вы, возможно, уже пробовали?). Первым шагом к любому из них является melt
ваш файл data.frame для длинного формата. Мы будем идентифицировать переменную id "Тип" и melt
предполагает, что остальные столбцы должны быть melted
.
test.m <- melt(test, id.var = "Type")
Быстрая проверка структуры нового объекта указывает на то, что все находится в строке, за исключением того, что уровни для типа немного удалены:
> str(test.m)
'data.frame': 12 obs. of 3 variables:
$ Type : Factor w/ 3 levels "One","Three",..: 1 3 1 1 2 2 1 3 1 1 ...
$ variable: Factor w/ 2 levels "RatingA","RatingB": 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
$ value : int 3 5 5 7 4 8 36 53 57 74 ...
Итак, позвольте зарубить уровни:
test.m$Type <- factor(test.m$Type, c("One", "Three", "Two"), c("One", "Two", "Three"))
Теперь для построения. С цветом:
ggplot(test.m, aes(x = Type, y = value, group = variable, colour = variable)) +
stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point")
или с гранями:
ggplot(test.m, aes(x = Type, y = value, group = variable)) +
stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point") +
facet_grid(variable ~ ., scales = "free")
Примечание. Я использовал аргумент scales = "free"
в фасете, чтобы каждый график имел свой собственный масштаб. Просто удалите этот аргумент, если это не тот эффект, который вы хотите.
Это старый вопрос, но я недавно нашел функцию multiplot
, чтобы сделать его работу очень хорошо.
Функция multiplot
взята из Cookbook for R:
Функция it self:
# Multiple plot function
#
# ggplot objects can be passed in ..., or to plotlist (as a list of ggplot objects)
# - cols: Number of columns in layout
# - layout: A matrix specifying the layout. If present, 'cols' is ignored.
#
# If the layout is something like matrix(c(1,2,3,3), nrow=2, byrow=TRUE),
# then plot 1 will go in the upper left, 2 will go in the upper right, and
# 3 will go all the way across the bottom.
#
multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) {
require(grid)
# Make a list from the ... arguments and plotlist
plots <- c(list(...), plotlist)
numPlots = length(plots)
# If layout is NULL, then use 'cols' to determine layout
if (is.null(layout)) {
# Make the panel
# ncol: Number of columns of plots
# nrow: Number of rows needed, calculated from # of cols
layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)),
ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols))
}
if (numPlots==1) {
print(plots[[1]])
} else {
# Set up the page
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))
# Make each plot, in the correct location
for (i in 1:numPlots) {
# Get the i,j matrix positions of the regions that contain this subplot
matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE))
print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,
layout.pos.col = matchidx$col))
}
}
}
Вам нужно просто передать эту функцию в свой script.