从 ggplot 中提取数据

Posted 2023-02-14

【中文标题】从 ggplot 中提取数据

【英文标题】：Extract data from a ggplot

【发布时间】：2014-10-12 05:52:26

【问题描述】：

我使用来自数据框的ggplot2 geom_histogram 制作了一个绘图。请参阅下面的示例并链接到 ggplot 直方图 Need to label each geom_vline with the factors using a nested ddply function and facet wrap

我现在需要制作一个数据框，其中包含用于生成上述 ggplot 的汇总数据。

Sector2 Family  Year    Length
BUN Acroporidae 2010    332.1300496
BUN Poritidae   2011    141.1467966
BUN Acroporidae 2012    127.479
BUN Acroporidae 2013    142.5940556
MUR Faviidae    2010    304.0405
MUR Faviidae    2011    423.152
MUR Pocilloporidae  2012    576.0295
MUR Poritidae   2013    123.8936667
NTH Faviidae    2010    60.494
NTH Faviidae    2011    27.427
NTH Pocilloporidae  2012    270.475
NTH Poritidae   2013    363.4635

【参考方案1】：

layer_data 正是为此而设计的：

layer_data(p, 1)

它会给你第一层的数据，和ggplot_build(p)$data[[1]]一样。

它的源代码确实是：

function (plot, i = 1L) ggplot_build(plot)$data[[i]]

【讨论】：

这是黄金。这值得更多的喜欢。

有什么方法可以获取标签而不是组号？

跟进上面的答案，如果您需要在情节代码中间访问情节的当前状态（例如，您没有保存p并添加了摘要）您可以使用last_plot() 访问最近的+ 的绘图

【参考方案2】：

虽然其他答案让您接近，但如果您正在寻找传递给 ggplot() 的实际数据，您可以使用：

ggplot_build(p)$plot$data

require(tidyverse)

p <- ggplot(mtcars,aes(mpg))+geom_histogram()+
  facet_wrap(~cyl)+geom_vline(data=data.frame(x=c(20,30)),aes(xintercept=x))

pg <- ggplot_build(p)
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

pg$plot$data
#>                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#> Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
#> Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
#> Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
#> Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
#> Merc 280            19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
#> Merc 280C           17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
#> Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
#> Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
#> Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
#> Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
#> Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
#> Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
#> Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
#> Honda Civic         30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
#> Toyota Corolla      33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
#> Toyota Corona       21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
#> Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
#> AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
#> Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
#> Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
#> Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
#> Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
#> Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
#> Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
#> Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
#> Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
#> Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2019 年 3 月 4 日创建}

虽然这对于未修改的数据框没有用，但如果您在进入 ggplot 之前通过一系列 mutate() 或 summarize() 进行管道传输，这在事后可能很有用显示数据。

【讨论】：

它对于任何工作的外部函数也很有用，例如模型，在内部修改数据，然后生成一个 ggplot 作为输出。刚刚将您的答案用于interactions::cat_plot，就像一个魅力。

【参考方案3】：

要获取实际绘制的值，您可以使用函数ggplot_build()，其中参数是您的绘图。

p <- ggplot(mtcars,aes(mpg))+geom_histogram()+
      facet_wrap(~cyl)+geom_vline(data=data.frame(x=c(20,30)),aes(xintercept=x))

pg <- ggplot_build(p)

这将创建一个列表，其中一个子列表命名为data。此子列表包含具有绘图中使用的值的数据框，例如，对于直方图，它包含 y 值（与 count 相同）。如果您使用构面，那么PANEL 列会显示使用了哪些构面值。如果您的图中有多个geom_，则数据将包含每个数据框 - 在我的示例中，直方图有一个数据框，vlines 有另一个数据框。

head(pg$data[[1]])
  y count         x ndensity ncount density PANEL group ymin ymax
1 0     0  9.791667        0      0       0     1     1    0    0
2 0     0 10.575000        0      0       0     1     1    0    0
3 0     0 11.358333        0      0       0     1     1    0    0
4 0     0 12.141667        0      0       0     1     1    0    0
5 0     0 12.925000        0      0       0     1     1    0    0
6 0     0 13.708333        0      0       0     1     1    0    0
      xmin     xmax
1  9.40000 10.18333
2 10.18333 10.96667
3 10.96667 11.75000
4 11.75000 12.53333
5 12.53333 13.31667
6 13.31667 14.10000

head(pg$data[[2]])
  xintercept PANEL group xend  x
1         20     1     1   20 20
2         30     1     1   30 30
3         20     2     2   20 20
4         30     2     2   30 30
5         20     3     3   20 20
6         30     3     3   30 30

【讨论】：

因为我是新手。我可以将此列表转换为数据框而不是 rstudio 中的值吗？我想我可以复制并粘贴它，但那是作弊。再次感谢 D

只需执行df <- pg$data[[1]] 之类的操作即可将其保存为名称为df 的数据框