Как нарисовать бокса бок о бок, используя facet_wrap в R?

Question

Я искал решение рисовать рядом boxplot, используя facet_wrap в R. Хотя есть много хороших решений, я не нашел ни одного, который бы хотел. Я решил нарисовать картину plot, которую я хотел бы увидеть из моих двух data.frame. Data.frame C имеет мои калибровки данные для четырех моделей различных измерителей (т. Е. KGE, NSE, PBIAS и R-Sq), в то время как Data.frame V имеет мои данные проверки . Я хочу видеть отдельные plot каждой метрики, используя facet_wrap функциональности ggplot2. Ниже то, что я сделал до сих пор, но это не делает меня еще ближе.

graphics.off()
rm(list = ls())

library(tidyverse)

C = data.frame(KGE_M1 = runif(3, 0, 0.5), NSE_M1 = runif(3,0,0.5), R_Sq_M1 = runif(3,-1,0.3), PBIAS_M1 = runif(3, -0.25, 0.25),
               KGE_M2 = runif(3, 0.2, 0.7), NSE_M2 = runif(3,0.2,0.7), R_Sq_M2 = runif(3,-0.5,0.7), PBIAS_M2 = runif(3, -0.15, 0.15),
               KGE_M3 = runif(3, 0.3, 0.8), NSE_M3 = runif(3,0.3,0.8), R_Sq_M3 = runif(3,0.3,0.8), PBIAS_M3 = runif(3, -0.10, 0.10),
               KGE_M4 = runif(3, 0.5, 1), NSE_M4 = runif(3,0.5,1), R_Sq_M4 = runif(3,0.5,1), PBIAS_M4 = runif(3, -0.05, 0.05),
               Cal = rep("Calibration", 3))

V = data.frame(KGE_M1 = runif(3, 0, 0.5), NSE_M1 = runif(3,0,0.5), R_Sq_M1 = runif(3,-1,0.3), PBIAS_M1 = runif(3, -0.25, 0.25),
               KGE_M2 = runif(3, 0.2, 0.7), NSE_M2 = runif(3,0.2,0.7), R_Sq_M2 = runif(3,-0.5,0.7), PBIAS_M2 = runif(3, -0.15, 0.15),
               KGE_M3 = runif(3, 0.3, 0.8), NSE_M3 = runif(3,0.3,0.8), R_Sq_M3 = runif(3,0.3,0.8), PBIAS_M3 = runif(3, -0.10, 0.10),
               KGE_M4 = runif(3, 0.5, 1), NSE_M4 = runif(3,0.5,1), R_Sq_M4 = runif(3,0.5,1), PBIAS_M4 = runif(3, -0.05, 0.05),
               Val = rep("Validation", 3))

C = gather(C, key = "Variable", value = "Value", -Cal)
V = gather(V, key = "Variable", value = "Value", -Val)

ggplot(data = C)+
  geom_boxplot(aes(x= Variable, y = Value))
  + facet_wrap(~Variable)

Я хотел бы увидеть сюжет, как показано ниже

Answer 1

Итак, вот способ, которым вы можете сделать необходимое;

Сначала мы создадим данные, которые у вас есть;

library(tidyverse)

# Creating first dataframe
C <- 
  data.frame(
    KGE_M1 = runif(3, 0, 0.5), 
    NSE_M1 = runif(3,0,0.5), 
    R_Sq_M1 = runif(3,-1,0.3), 
    PBIAS_M1 = runif(3, -0.25, 0.25),
    KGE_M2 = runif(3, 0.2, 0.7), 
    NSE_M2 = runif(3,0.2,0.7), 
    R_Sq_M2 = runif(3,-0.5,0.7), 
    PBIAS_M2 = runif(3, -0.15, 0.15),
    KGE_M3 = runif(3, 0.3, 0.8), 
    NSE_M3 = runif(3,0.3,0.8), 
    R_Sq_M3 = runif(3,0.3,0.8), 
    PBIAS_M3 = runif(3, -0.10, 0.10),
    KGE_M4 = runif(3, 0.5, 1), 
    NSE_M4 = runif(3,0.5,1), 
    R_Sq_M4 = runif(3,0.5,1), 
    PBIAS_M4 = runif(3, -0.05, 0.05),
    Cal = rep("Calibration", 3),
    stringsAsFactors = FALSE)

# Creating second dataframe
V <- 
  data.frame(
    KGE_M1 = runif(3, 0, 0.5), 
    NSE_M1 = runif(3,0,0.5), 
    R_Sq_M1 = runif(3,-1,0.3), 
    PBIAS_M1 = runif(3, -0.25, 0.25),
    KGE_M2 = runif(3, 0.2, 0.7), 
    NSE_M2 = runif(3,0.2,0.7), 
    R_Sq_M2 = runif(3,-0.5,0.7), 
    PBIAS_M2 = runif(3, -0.15, 0.15),
    KGE_M3 = runif(3, 0.3, 0.8), 
    NSE_M3 = runif(3,0.3,0.8), 
    R_Sq_M3 = runif(3,0.3,0.8), 
    PBIAS_M3 = runif(3, -0.10, 0.10),
    KGE_M4 = runif(3, 0.5, 1), 
    NSE_M4 = runif(3,0.5,1), 
    R_Sq_M4 = runif(3,0.5,1), 
    PBIAS_M4 = runif(3, -0.05, 0.05),
    Val = rep("Validation", 3),
    stringsAsFactors = FALSE)

Теперь мы изменим формат данных и визуализируем их;

# Rename the variable to make it same
C <- rename(C, Identifier = Cal)
V <- rename(V, Identifier = Val)

data <- 
  # First we bind the two datasets
  bind_rows(C, V) %>%
  # We convert from wide format to long format
  gather(key = "Variable", value = "Value", -Identifier) %>%
  # We separate Variable into 2 columns at the last underscore
  separate(Variable, into = c("Variable", "Number"), sep = "_(?=[^_]+$)")

data %>%
  ggplot()+
  geom_boxplot(aes(x = Number, y = Value, 
                   group  = interaction(Identifier, Number), fill = Identifier)) + 
  facet_wrap(~Variable)

Answer 2

Я думаю, вам нужно разделить ваш Variable перед построением графика, чтобы иметь одну переменную для M1, M2, M3 M4 и одну переменную для ваших условий:

library(tidyverse)
C2 <- C %>% pivot_longer(., -Cal, names_to = "Variable", values_to = "Value") %>%
  group_by(Variable) %>%
  mutate(Variable2 = unlist(strsplit(Variable, "_M"))[2]) %>%
  mutate(Variable2 = paste0("Cal_M",Variable2)) %>%
  mutate(Variable1 = unlist(strsplit(Variable,"_M"))[1])  %>%
  rename(., Type = Cal)

# A tibble: 6 x 5
# Groups:   Variable [6]
  Type        Variable  Value Variable2 Variable1
  <fct>       <chr>     <dbl> <chr>     <chr>    
1 Calibration KGE_M1    0.246 Cal_M1    KGE      
2 Calibration NSE_M1    0.476 Cal_M1    NSE      
3 Calibration R_Sq_M1  -0.978 Cal_M1    R_Sq     
4 Calibration PBIAS_M1  0.117 Cal_M1    PBIAS    
5 Calibration KGE_M2    0.544 Cal_M2    KGE      
6 Calibration NSE_M2    0.270 Cal_M2    NSE   

Теперь мы делаем то же самое для набора данных V

V2 <- V %>% pivot_longer(., -Val, names_to = "Variable", values_to = "Value") %>%
  group_by(Variable) %>%
  mutate(Variable2 = unlist(strsplit(Variable, "_M"))[2]) %>%
  mutate(Variable2 = paste0("Val_M",Variable2)) %>%
  mutate(Variable1 = unlist(strsplit(Variable,"_M"))[1]) %>%
  rename(., Type = Val)

# A tibble: 6 x 5
# Groups:   Variable [6]
  Type       Variable   Value Variable2 Variable1
  <fct>      <chr>      <dbl> <chr>     <chr>    
1 Validation KGE_M1    0.459  Val_M1    KGE      
2 Validation NSE_M1    0.105  Val_M1    NSE      
3 Validation R_Sq_M1  -0.435  Val_M1    R_Sq     
4 Validation PBIAS_M1  0.0281 Val_M1    PBIAS    
5 Validation KGE_M2    0.625  Val_M2    KGE      
6 Validation NSE_M2    0.332  Val_M2    NSE    

Теперь мы можем связать их вместе:

DF <- rbind(C2,V2)

Затем мы можем построить:

ggplot(DF, aes(x = Variable2, y = Value))+
  geom_boxplot()+
  facet_wrap(.~Variable1, scales = "free")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

РЕДАКТИРОВАТЬ: переименовать ось х, добавить пустой столбец для разделения значений калибровки и проверки

чтобы добавить пустое пространство между калибровкой и проверкой, Вы можете просто добавить пустые строки для каждого условия переменной1 следующим образом:

DF <- as.data.frame(DF) %>% add_row(Type = rep("Empty",4),
                     Variable = rep("Empty",4),
                     Value = rep(NA,4),
                     Variable2 = rep("Empty",4),
                     Variable1 = unique(DF$Variable1))

Также, если вы хотите переименовать метки оси x, вы можете использовать scale_x_discrete

ggplot(DF, aes(x = Variable2, y = Value, fill = Type))+
  geom_boxplot()+
  facet_wrap(.~Variable1, scales = "free")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
  scale_x_discrete(labels = c("M1","M2","M3","M4","","M1","M2","M3","M4"))

Выглядит ли то, что вы ожидаете?