如何使用 purrr（管道、地图、imaps）将 df 或 tibble 中的两列组合绘制为 R 中的散点图

Posted 2023-03-15

【中文标题】如何使用 purrr（管道、地图、imaps）将 df 或 tibble 中的两列组合绘制为 R 中的散点图

【英文标题】：How can I plot two column combinations from a df or tibble as a scatterplot in R using purrr (pipes, maps, imaps)

【发布时间】：2021-08-31 12:39:06

【问题描述】：

我正在尝试为列创建所有组合的散点图：insulin、sspg、glucose（mclust，糖尿病数据集，在 R 中），类为 colo(u)r。我的意思是胰岛素加 sspg、胰岛素加葡萄糖和 sspg 加葡萄糖。

我想通过 tidyverse、purrr、映射和管道操作来做到这一点。我不能让它工作，因为我对 R 和函数式编程比较陌生。

当我加载数据时，我得到了以下列：类、葡萄糖、胰岛素和 sspg。我还使用pivot_longer 来获取列：attr 和 value，但我无法绘制它并且不知道如何创建组合。

我假设最后会有一个iwalk() 或map2() 函数，我可能不得不使用group_by() 和nest() 并且可能combn(., m=2) 用于组合或类似的东西。但它可能会有一些我自己看不到的更简单的解决方案。

我的尝试是这样的：

library(mclust) 
library(dplyr) 
library(tibble)
data(diabetes)

diabTib <- tibble::as_tibble(diabetes)

plot <- diabTib %>%  
  pivot_longer(cols = !c(class), names_to = "attr", values_to = "value") %>% 
  group_by(attr) %>% 
  nest() 

最后，当我执行绘图或在管道期间作为副作用（？）时，屏幕上应该有三个绘图。

我们将不胜感激。

【问题讨论】：

这些会有帮助吗？ ***.com/questions/56242195/… & ***.com/questions/54664092/… & ***.com/questions/50520885/…

【参考方案1】：

您实际上可以通过 base::plot 轻松获得。

# load data
diabetes <- mclust::diabetes 

# define vector of colors based on class in order of cases in dataset
colors <- c("Red", "Green", "Blue")[diabetes$class]

# make pair-wise scatter plot of desired variables colored based on class
plot(diabetes[,-1], col = colors)

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021-06-15 创建}

【讨论】：

比我的解释简单多了！接受我的投票！

【参考方案2】：

library(mclust)
#> Package 'mclust' version 5.4.7
#> Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.
library(tidyverse)
data("diabetes")

有很多方法可以做到这一点，我可能会从这种方式开始，因为它更容易理解，而且你得到的情节与组合一样多

tbl <- tibble::as_tibble(diabetes)
combn(setdiff(names(tbl),"class"),2, simplify = F) %>% #get combinations as vectors
  map(~ggplot(tbl, aes_string(.x[[1]], .x[[2]], color = "class")) + geom_point())
#> [[1]]

#> 
#> [[2]]

#> 
#> [[3]]

如果您想在一个图中绘制所有组合，则需要tidyr。 我就是这样计算的

tbl2 <- tbl %>%
  pivot_longer(cols = -class, names_to = "attr", values_to = "value") %>%
  nest_by(attr) %>% 
    d <- tidyr::expand(., V1 = attr, V2 = attr) # expand combinations
    #rename the nested data to avoid naming conflicts
    d <- left_join(d, mutate(., data = list(rename_with(data, .fn = ~paste0(.x,"_x")))), by = c("V1"="attr"))
    d <- left_join(d, mutate(., data = list(rename_with(data, .fn = ~paste0(.x,"_y")))), by = c("V2"="attr"))
    d
   %>%
  unnest(c(data.x, data.y))

ggplot(tbl2, aes(x = value_x, y = value_y, color = class_x)) +
  geom_point() +
  facet_grid(rows = vars(V1), cols = vars(V2))

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021-06-15 创建}