использование `rlang` для условной маркировки в` ggplot` с использованием `ggrepel` - PullRequest
0 голосов
/ 31 августа 2018

Я пишу пользовательскую функцию для создания диаграммы рассеяния с метками, прикрепленными к точкам. Вот минимальное воспроизведение того же.

# needed libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(ggrepel)

# custom function
label_adder <- function(data, x, y, label.var) {
  # basic plot
  plot <-
    ggplot(data = data,
           mapping = aes(
             x = !!rlang::enquo(x),
             y = !!rlang::enquo(y)
           )) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm")

  # adding label
  plot <-
    plot +
    geom_label_repel(mapping = aes(label = !!rlang::enquo(label.var)))

  return(plot)
}

# creating dataframe
mtcars_new <- mtcars %>%
  tibble::rownames_to_column(., var = "car") %>%
  tibble::as_data_frame(x = .)

# using the function
label_adder(
  data = mtcars_new,
  x = wt,
  y = mpg,
  label.var = car
)

Создано в 2018-08-30 пакетом Представить (v0.2.0.9000).

Вопрос Кажется, я не могу понять, как сделать условное обозначение для значений x и y переменных. Например, скажем, пользователь хочет отображать не все точки на диаграмме рассеяния, а только точки с (примерами):

wt > 5
wt < 4 & mpg < 20
wt > 4 | mpg > 25

и т.д.

Что можно изменить в коде для geom_label_repel, используя rlang, чтобы любые условия, которые предоставляет пользователь (включая x и / или y), были оценены, и только те метки будут отображаться на графике

1 Ответ

0 голосов
/ 31 августа 2018

Вы можете попробовать что-то вроде этого. Здесь я добавляю аргумент выражения к вашей функции, проверяю, используется ли выражение, а затем фильтруем соответственно.

library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(ggrepel)

# custom function
label_adder <- function(data, x, y, label.var, exp = NULL) {
  param_list <- as.list(match.call())

  if("exp" %in% names(param_list)){
    plot <-
    ggplot(
           mapping = aes(
             x = !!rlang::enquo(x),
             y = !!rlang::enquo(y)
           )) +
    geom_point(data = data) +
    geom_smooth(data = data, method = "lm")+
    geom_label_repel(data = data %>% filter(!!rlang::enquo(exp)), 
                     mapping = aes(label = !!rlang::enquo(label.var)))
    return(plot)
  }
  else{
    plot <-
    ggplot(data = data,
           mapping = aes(
             x = !!rlang::enquo(x),
             y = !!rlang::enquo(y)
           )) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm")+
    geom_label_repel(mapping = aes(label = !!rlang::enquo(label.var)))

  return(plot)
  }
}

# creating dataframe
mtcars_new <- mtcars %>%
  tibble::rownames_to_column(., var = "car") %>%
  tibble::as_data_frame(x = .)

# using the function
label_adder(
  data = mtcars_new,
  x = wt,
  y = mpg,
  label.var = car
)

label_adder(
  data = mtcars_new,
  x = wt,
  y = mpg,
  label.var = car,
  exp = wt < 4 & mpg < 20
)

Создано 2018-08-30 по представ пакет (v0.2.0).

Обновление

label_adder <- function(data, x, y, label.var, exp = NULL) {
  param_list <- as.list(match.call())

  if("exp" %in% names(param_list)){
    my_exp <- rlang::enquo(exp)
  }
  else{
    a <- "row_number() > 0"
    my_exp <- rlang::quo(!! rlang::sym(a))
  }

  plot <-
    ggplot(
           mapping = aes(
             x = !!rlang::enquo(x),
             y = !!rlang::enquo(y)
           )) +
    geom_point(data = data) +
    geom_smooth(data = data, method = "lm")+
    geom_label_repel(data = data %>% filter(!!my_exp), 
                     mapping = aes(label = !!rlang::enquo(label.var)))
  return(plot)

}

Здесь все еще используются if и else, но не требуется весь дополнительный код, как указано выше.

...