Uso di ggplot() all'interno di un'altra funzione in R

Question

Sto provando a scrivere una semplice funzione di stampa, utilizzando la libreria ggplot2. Ma la chiamata a ggplot non trova l'argomento della funzione.

Si consideri un data.frame chiamato means che memorizza due condizioni e due valori medi che voglio stampare (la condizione apparirà sull'asse X, significa su Y).

library(ggplot2) 
m <- c(13.8, 14.8) 
cond <- c(1, 2) 
means <- data.frame(means=m, condition=cond) 
means 
# The output should be: 
#  means condition 
# 1 13.8  1 
# 2 14.8  2 

testplot <- function(meansdf) 
{ 
    p <- ggplot(meansdf, aes(fill=meansdf$condition, y=meansdf$means, x = meansdf$condition)) 
    p + geom_bar(position="dodge", stat="identity") 
} 

testplot(means) 
# This will output the following error: 
# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'meansdf' not found 

Così sembra che ggplot sta chiamando eval, che non riesce a trovare l'argomento meansdf. Qualcuno sa come posso passare correttamente l'argomento della funzione a ggplot?

(Nota: Sì ho potuto solo chiamare direttamente la funzione ggplot, ma alla fine spero di fare la mia funzione plot fare cose più complicate :)!)

Answer 1

Come Joris e Chase hanno già risposto correttamente, migliore pratica standard è di omettere semplicemente la parte meansdf$ e si riferiscono direttamente alle colonne della struttura dati.

testplot <- function(meansdf) 
{ 
    p <- ggplot(meansdf, 
       aes(fill = condition, 
        y = means, 
        x = condition)) 
    p + geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") 
} 

questo funziona, perché le variabili di cui al aes sono guardati sia per l'ambiente globale o nella cornice di dati passata a ggplot. Questo è anche il motivo per cui il tuo codice di esempio - utilizzando meansdf$condition - non ha funzionato: meansdf non è disponibile nell'ambiente globale, né è disponibile all'interno del frame di dati passato a ggplot, che è lo stesso meansdf.

---

Il fatto che le variabili sono cercati nel contesto globale invece che nell'ambiente chiamante è in realtà a known bug in ggplot2 che Hadley non considera risolvibile in questo momento. Questo porta a problemi, se si vuole utilizzare una variabile locale, ad esempio, scale, di influenzare i dati utilizzati per la trama:

testplot <- function(meansdf) 
{ 
    scale <- 0.5 
    p <- ggplot(meansdf, 
       aes(fill = condition, 
        y = means * scale, # does not work, since scale is not found 
        x = condition)) 
    p + geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") 
} 

Un bel soluzione per questo caso è fornito da Winston Chang nel riferimento Problema GitHub: impostazione esplicita del parametro environment nell'ambiente corrente durante la chiamata a ggplot. Ecco che cosa sarebbe simile per l'esempio precedente:

testplot <- function(meansdf) 
{ 
    scale <- 0.5 
    p <- ggplot(meansdf, 
       aes(fill = condition, 
        y = means * scale, 
        x = condition), 
       environment = environment()) # This is the only line changed/added 
    p + geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") 
} 

## Now, the following works 
testplot(means) 

Answer 2

Questo è un esempio di un problema che viene discusso earlier. Fondamentalmente, si tratta principalmente di ggplot2 che viene codificato per l'utilizzo nell'ambiente globale. Nella chiamata aes(), le variabili vengono cercate nell'ambiente globale o all'interno del dataframe specificato.

library(ggplot2) 
means <- data.frame(means=c(13.8,14.8),condition=1:2) 

testplot <- function(meansdf) 
{ 
    p <- ggplot(meansdf, aes(fill=condition, 
      y=means, x = condition)) 
    p + geom_bar(position="dodge", stat="identity") 
} 

EDIT:

aggiornamento: Dopo aver visto l'altra risposta e aggiornare il pacchetto ggplot2, il codice precedente funziona. La ragione è, come spiegato nei commenti, che ggplot cercherà le variabili in aes nell'ambiente globale (quando il dataframe è specificamente aggiunto come meandf $ ...) o all'interno dell'ambiente menzionato.

Per questo, assicurati di lavorare con l'ultima versione di ggplot2.

Answer 3

Non credo che sia necessario includere la parte meansdf$ nella propria chiamata di funzione. Questo sembra funzionare sulla mia macchina:

meansdf <- data.frame(means = c(13.8, 14.8), condition = 1:2) 

testplot <- function(meansdf) 
{ 
p <- ggplot(meansdf, aes(fill=condition, y=means, x = condition)) 
p + geom_bar(position="dodge", stat="identity") 
} 


testplot(meansdf) 

produrre:

Answer 4

Risposta breve: Usa qplot

Risposta lunga: In sostanza si vuole qualcosa di simile:

my.barplot <- function(x=this.is.a.data.frame.typically) { 
    # R code doing the magic comes here 
    ... 
} 

Ma manca la flessibilità y perché è necessario attenersi alla costante denominazione delle colonne per evitare le fastidiose idiosincrasie del campo R. Naturalmente il passo logico successivo è:

my.barplot <- function(data=data.frame(), x=..., y....) { 
    # R code doing something really really magical here 
    ... 
} 

Ma allora che inizia a cercare con sospetto, come una chiamata a qplot(), giusto?

qplot(data=my.data.frame, x=some.column, y=some.other column, 
     geom="bar", stat="identity",...) 

Naturalmente ora si desidera cambiare le cose come i titoli di scala, ma per che una funzione è particolarmente utile ... la buona notizia è che le questioni di scoping sono per lo più andati.

my.plot <- qplot(data=my.data.frame, x=some.column, y=some.other column,...) 
set.scales(p, xscale=scale_X_continuous, xtitle=NULL, 
      yscale=scale_y_continuous(), title=NULL) { 
    return(p + xscale(title=xtitle) + yscale(title=ytitle)) 
} 
my.plot.prettier <- set.scale(my.plot, scale_x_discrete, 'Days', 
           scale_y_discrete, 'Count') 

Answer 5

Ecco un semplice trucco che uso molto per definire le mie variabili nel mio ambiente di funzioni (seconda riga):

FUN <- function(fun.data, fun.y) { 
    fun.data$fun.y <- fun.data[, fun.y] 
    ggplot(fun.data, aes(x, fun.y)) + 
     geom_point() + 
     scale_y_continuous(fun.y)  
} 

datas <- data.frame(x = rnorm(100, 0, 1), 
        y = x + rnorm(100, 2, 2), 
        z = x + rnorm(100, 5, 10)) 
FUN(datas, "y") 
FUN(datas, "z") 

Si noti come l'etichetta dell'asse y cambia anche variabili o dati quando diversi -set sono usati.

Answer 6

Un'altra soluzione è quella di definire le aes (...) come una variabile della funzione:

func<-function(meansdf, aes(...)){} 

Questo solo ha funzionato bene per me su un argomento simile

Answer 7

Questo mi frustrato per qualche tempo . Volevo inviare diversi frame di dati con nomi di variabili differenti e volevo la possibilità di tracciare colonne diverse dal frame di dati. Finalmente ho avuto un lavoro in giro con la creazione di alcuni fittizi variabili (globali) per gestire la stampa e costringendo l'assegnazione all'interno della funzione

plotgraph function(df,df.x,df.y) { 

dummy.df <<- df 
dummy.x <<- df.x 
dummy.y <<- df.y 

p = ggplot(dummy.df,aes(x=dummy.x,y=dummy.y,.....) 
print(p) 

} 

poi nel codice principale posso solo chiamare la funzione

plotgraph(data,data$time,data$Y1) 
plotgraph(data,data$time,data$Y2) 

Answer 8

Il modo "corretto" per utilizzare ggplot di programmazione è quello di utilizzare al posto di aes_string()aes() e utilizzare i nomi delle colonne come caratteri piuttosto che come oggetti:

Per altri usi programmatici, ad esempio se si desidera che gli utenti siano in grado di specificare i nomi delle colonne per vari aspetti estetici come argomenti o se questa funzione sta andando in un pacchetto che deve passare R CMD CHECK senza avvisi sui nomi delle variabili senza definizioni, è possibile utilizzare aes_string(), con le colonne necessarie come caratteri.

testplot <- function(meansdf, xvar = "condition", yvar = "means", 
        fillvar = "condition") { 
    p <- ggplot(meansdf, 
       aes_string(x = xvar, y= yvar, fill = fillvar)) + 
      geom_bar(position="dodge", stat="identity") 
} 

Answer 9

ho solo creare nuove variabili cornice di dati con i nomi desiderati all'interno della funzione:

testplot <- function(df, xVar, yVar, fillVar) { 
    df$xVar = df[,which(names(df)==xVar)] 
    df$yVar = df[,which(names(df)==yVar)] 
    df$fillVar = df[,which(names(df)==fillVar)] 
    p <- ggplot(df, 
       aes(x=xvar, y=yvar, fill=fillvar)) + 
      geom_bar(position="dodge", stat="identity") 
    } 

Answer 10

Non hai bisogno di qualcosa di speciale. Neanche variabili fittizie. Hai solo bisogno di aggiungere una stampa() all'interno della tua funzione, è come usare cat() quando vuoi che qualcosa venga mostrato nella console.

MyPlot < - ggplot (......) + Tutto quello che vuoi qui di stampa (MyPlot)

Ha funzionato per me più di una volta all'interno della stessa funzione