Установить цвет и поля на условиях из набора данных (boxplot) - PullRequest
Новая
       16

Установить цвет и поля на условиях из набора данных (boxplot)

1 голос
/ 27 апреля 2020

Итак, у меня есть набор данных с именем Carbon (Carbon $ Graphite содержит несколько значений, которые не видны в голове): 

       Mesa  TIC   TOC Graphite    TC
Kx V17   Ja 5.26 15.64       NA 20.90
Mu V17  Nej 4.08 11.32       NA 15.40
Ob V17  Nej 5.22 12.68       NA 17.90
Vä V17   Ja 6.45  6.35       NA 12.80
Ös V17  Nej 3.90  2.54       NA  6.44
Ig V17   Ja 8.20  3.20       NA 11.40

Я бы хотел, чтобы блокпост отображал 8 блоков, один из которых содержит только один блок. значения, которые заполняют Carbon $ TIC [Carbon $ Mesa == "Ja,], равный Carbon $ TIC [Carbon $ Mesa ==" Ja,], равный Carbon $ TOC [Carbon $ Mesa == "Ja,] и так далее. И цвет (заполнение) ячеек - Carbon $ Mesa, поэтому «Ja» = красная коробка и «Nej» = синяя коробка. Мне удалось сделать это без использования ggpplot, но мне нужно сделать это с помощью ggplot (поэтому все мои графики выглядят одинаково, а остальные графики выполняются с помощью ggplot).

Код, который я использовал, чтобы сделать его без ggplot (это то, что я хочу, но с легендой на стороне, как обычно для ggplot): 

MesaJa <-Carbon[Carbon$Mesa=="Ja", ]
MesaNej <-Carbon[Carbon$Mesa=="Nej", ]

col.box<- c( rep("red", 3),   rep("blue", 3))

boxplot( list(MesaJa [, "TIC"], MesaJa [, "TOC"], MesaJa [, "TC"], 
              MesaNej[, "TIC"], MesaNej[, "TOC"], MesaNej[, "TC"] ),
         names=c("TIC", "TOC", "TC","TIC", "TOC", "TC") , 
         col=col.box
)  
legend("topleft", legend= c("Lime mud", "No lime mud"), pch=19, col=c("red","blue"), cex=0.7)

Я пробовал несколько разных подходов, но все еще не получил его на работу. Самое близкое, что я получил, было это: 

Carbon$TIC_Ja <- ifelse(Carbon$Mesa=="Ja",Carbon$TIC, NA)
Carbon$TIC_Nej <- ifelse(Carbon$Mesa=="Nej",Carbon$TIC, NA)
Carbon$TOC_Ja <- ifelse(Carbon$Mesa=="Ja",Carbon$TOC, NA)
Carbon$TOC_Nej <- ifelse(Carbon$Mesa=="Nej",Carbon$TOC, NA)
Carbon$TC_Ja <- ifelse(Carbon$Mesa=="Ja",Carbon$TC, NA)
Carbon$TC_Nej <- ifelse(Carbon$Mesa=="Nej",Carbon$TC, NA)

Carbon.plot<-Carbon[ , c(1, 6:11)]
Carbon.key <- colnames(Carbon)  

ggplot(
  gather(Carbon.plot, key=Carbon.key, value="value", -"Mesa"),
  aes(x=factor(Carbon.key), y=as.numeric(value), fill= Carbon.key) 
  ) + 
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values=c("red", "blue", "red", "blue", "red", "blue"),
                    labels=c("Lime mud added", "No lime mud")
                    )

Но это все еще не хорошо, как я хочу только два верхних поста в легенде и хочу убрать "NA". И я думаю, что там должны быть более простым способом, который не требует использования ifelse для сортировки фрейма данных. Я обыскивал ТАК, но до сих пор не видел ни одного подобного примера. Так, пожалуйста, помогите?

Редактировать: добавлена ​​информация о df и информации о сеансе. Но после публикации вопроса я начал обновлять некоторые пакеты, и все пошло не так go, так что в настоящее время у меня даже не работает ggplot. 

> str(Carbon)
'data.frame':   70 obs. of  5 variables:
 $ Mesa    : chr  "Ja" "Nej" "Nej" "Ja" ...
 $ TIC     : num  5.26 4.08 5.22 6.45 3.9 ...
 $ TOC     : num  15.64 11.32 12.68 6.35 2.54 ...
 $ Graphite: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ TC      : num  20.9 15.4 17.9 12.8 6.44 11.4 12.9 21.6 11.8 15.3 ...

> dput(Carbon)
structure(list(Mesa = c("Ja", "Nej", "Nej", "Ja", "Nej", "Ja", 
"Ja", "Ja", "Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", "Ja", "Ja", "Nej", 
"Nej", "Nej", "Nej", "Ja", "Ja", "Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", 
"Ja", "Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", "Nej", "Ja", "Ja", "Ja", 
"Ja", "Nej", "Nej", "Nej", "Ja", "Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", 
"Ja", "Nej", "Ja", "Ja", "Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", "Ja", 
"Ja", "Ja", "Nej", "Nej", "Nej", "Nej", "Ja", "Ja", "Ja", "Ja", 
"Nej", "Nej", "Nej", "Ja"), TIC = c(5.26, 4.08, 5.22, 6.45, 3.9, 
8.2, 10.67, 7.43, 9.55, 8.19, 7.83, 4.04, 2.66, 4.93, 7.41, 3.25, 
4.47, 4.385, 3.48, 8.01, 9.49, 8.93, 6.03, 7.32, 3.84, 2.42, 
5.01, 3.87, 7, 4.8, 5.64, 5.76, 5.69, 8.7, 10.2, 9.78, 6.1, 8.07, 
4.33, 3.98, 7.39, 9.68, 9.67, 3.75, 5.07, 4.7, 4.86, 2.98, 8.05, 
10.29, 9.99, 6.65, 8.85, 4.82, 3.84, 8.49, 3.86, 6.63, 3.49, 
3.01, 4.83, 3.78, 8.95, 10.1, 8.15, 6.16, 8.15, 4.27, 3.96, 4.96
), TOC = c(15.64, 11.32, 12.68, 6.35, 2.54, 3.2, 2.23, 14.17, 
2.25, 7.11, 2.37, 17.16, 36.14, 13.47, 5.29, 17.95, 14.63, 3.85, 
6.31, 3.19, 2.81, 7.27, 23.07, 1.94, 26.19, 36.63, 23.19, 11.37, 
5.1, 2.39, 18.46, 2.17, 2.45, 1.7, 4.2, 4.92, 20.2, 0.86, 20.67, 
33.32, 5.11, 2.01, 0.53, 6.48, 29.51, 2.5, 9.41, 3.42, 3.04, 
4, 4.1, 11.15, 1.94, 20.66, 31.73, 1.81, 16.39, 20.75, 6.61, 
33.98, 2.48, 3.15, 1.65, 2.4, 12.63, 17.33, 0.99, 25.62, 38.63, 
17.93), Graphite = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.13, NA, NA, NA, NA, NA, 0.07, 
0.05, NA, 0.06, NA, 0.03, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, 0.07, 0.02, 0.08, 0.03, 0.33, NA, NA, NA, NA, 
NA, 0.02, 0.13, NA, 0.05, 0.02, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA), TC = c(20.9, 15.4, 17.9, 12.8, 6.44, 11.4, 12.9, 
21.6, 11.8, 15.3, 10.2, 21.2, 38.8, 18.4, 12.7, 21.2, 19.1, 8.235, 
9.92, 11.2, 12.3, 16.2, 29.1, 9.26, 30.1, 39.1, 28.2, 15.3, 12.1, 
7.22, 24.1, 7.93, 8.14, 10.4, 14.4, 14.7, 26.3, 8.93, 25, 37.3, 
12.5, 11.7, 10.2, 10.3, 34.6, 7.28, 14.3, 6.73, 11.1, 14.3, 14.1, 
17.8, 10.8, 25.5, 35.7, 10.3, 20.3, 27.4, 10.1, 37, 7.33, 6.93, 
10.6, 12.5, 20.8, 23.5, 9.14, 29.9, 42.6, 22.9)), class = "data.frame", row.names = c("Kx V17", 
"Mu V17", "Ob V17", "Vä V17", "Ös V17", "Ig V17", "Va V17", "Gä V17", 
"Sk V17", "Fr V17", "Gr V17", "Bi V17", "As V17", "Kx H17", "Pi H17", 
"Mu H17", "Ob H17", "Do H17", "Ös H17", "Ig H17", "Va H17", "Gä H17", 
"Fr H17", "Gr H17", "Bi H17", "As H17", "So H17", "Kx V18", "Pi V18", 
"Mu V18", "Ob V18", "Do V18", "Ös V18", "Ig V18", "Va V18", "Gä V18", 
"Fr V18", "Gr V18", "Bi V18", "As V18", "So V18", "Kx H18", "Pi H18", 
"Mu H18", "Ob H18", "Do H18", "Vä H18", "Ös H18", "Ig H18", "Va H18", 
"Gä H18", "Fr H18", "Gr H18", "Bi H18", "As H18", "So H18", "Kx V19", 
"Pi V19", "Mu V19", "Ob V19", "Do V19", "Ös V19", "Ig V19", "Va V19", 
"Gä V19", "Fr V19", "Gr V19", "Bi V19", "As V19", "So V19"))

> sessionInfo()
R version 3.5.3 (2019-03-11)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 18362)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=Swedish_Sweden.1252  LC_CTYPE=Swedish_Sweden.1252   
[3] LC_MONETARY=Swedish_Sweden.1252 LC_NUMERIC=C                   
[5] LC_TIME=Swedish_Sweden.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] crayon_1.3.4     grid_3.5.3       R6_2.4.1         lifecycle_0.2.0  gtable_0.3.0    
 [6] magrittr_1.5     scales_1.1.0     rlang_0.4.5      rstudioapi_0.11  ellipsis_0.3.0  
[11] tools_3.5.3      glue_1.4.0       munsell_0.5.0    compiler_3.5.3   colorspace_1.4-1

1 Ответ

1 голос
/ 28 апреля 2020

Здесь возможный способ - перевести ваш фрейм данных в более длинный формат, используя, например, функцию pivot_longer из tidyr (pivot_longer доступно в tidyr 1.0.0): 

library(tidyr)
library(dplyr)

Carbon %>% pivot_longer(cols = c(TIC, TOC, TC), names_to = "var",values_to = "val") %>%
  mutate(var = factor(var,levels = c("TIC","TOC","TC"))) 

# A tibble: 210 x 4
   Mesa  Graphite var     val
   <chr>    <dbl> <fct> <dbl>
 1 Ja          NA TIC    5.26
 2 Ja          NA TOC   15.6 
 3 Ja          NA TC    20.9 
 4 Nej         NA TIC    4.08
 5 Nej         NA TOC   11.3 
 6 Nej         NA TC    15.4 
 7 Nej         NA TIC    5.22
 8 Nej         NA TOC   12.7 
 9 Nej         NA TC    17.9 
10 Ja          NA TIC    6.45
# … with 200 more rows

Затем вы можете использовать interaction для группировки "Mesa" и "var" в качестве значений x и получить следующие значения boxplot в ggplot2: 

library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot)

Carbon %>% pivot_longer(cols = c(TIC, TOC, TC), names_to = "var",values_to = "val") %>%
  mutate(var = factor(var,levels = c("TIC","TOC","TC"))) %>%
  ggplot(aes(x = interaction(var, Mesa), y = val, fill = Mesa))+
  geom_boxplot()+
  scale_x_discrete(labels = rep(c("TIC","TOC","TC"),2))+
  scale_fill_manual(values = c("red","blue"), labels = c("Lime mud", "No lime mud"))

enter image description here

Это отвечает на ваш вопрос?

...