Диаграмма рассеяния из нескольких столбцов таблицы данных

Question

Из таблицы данных с 20 строками и 6 столбцами я хочу построить диаграмму рассеяния столбцов 2 и 4. Столбец 1 - это идентификатор строки от 0 до 19. В описании таблицы написано Коэффициент с 20 уровнями для столбцов 1 и 2 и номер для столбца 4

Я уже пытался преобразовать один столбец с as.factor в один файл данных, а затем объединить и построить график с помощью ggplot. Это не работает для меня.

BasinSize <- as.factor(Table_Barrow20$`Lake Size`) #column2 of table
Basinheight <- as.factor(Table_Barrow20$`Lake Mean`) #column 4 of table
scatterdata <- merge(Basinheight, BasinSize)

plot(scatterdata)
ggplot(scatterdata, aes(x=Basinheight, y=BasinSize), col=c("33FF00")) + 
  geom_point(shape=18) 

Проблема в том, что два столбца объединяются неправильно, объединяя все 20 значений с 20 значениями вместо слияния по идентификатору.

Вот таблица, скопированная из .txt

«Имя», «Размер озера», «Макс.», «Среднее», «Мед.», «Мин.» "1" "0" "2419723" 9.37238597869873 6.85431201700351 6.79038763046265 5.5892276763916 "2" "1" "737345" 2.20990252494812 1.17229168051113 1.16918420791626 0.532729208469391 «3» «2» «1904419» 6,97486448287964 6,29653060932372 6,29239559173584 5,74258995056152 «4» «3» «633220» 2,94963598251343 0,693283292837505 0,566755801439285 -1,04891955852509 "5" "4" "3417157" 2.02893280982971 1.04370415649172 1.16990214586258 -0.615132451057434 "6" "5" "3046643" 2,39258670806885 0,612889545533382 0,621234953403473 -2,27862739562988 "7" "6" "3868608" 16,8747043609619 15,986930145805 15,9581031799316 14,7309837341309 «8» «7» «11952064» 4.12359857559204 3.50676135545307 3.50302672386169 2.70154309272766 "9" "8" "2431961" 6.02156400680542 4.79594737052494 4.82516670227051 3.39997673034668 "10" "9" "5624563" 7.80270195007324 6.76836155530465 6.72958827018738 5.68962478637695 "11" "10" "2430490" 4.87959337234497 3.43340588038286 3.3837513923645 2.91182518005371 "12" "12" "1436097" 3.67803716659546 2.49129957226396 2.47576546669006 1.17649579048157 "13" "13" "791941" 5.25690269470215 4.07207433426663 4.07166481018066 3.61373019218445 "14" "14" "3013737" 1.69542956352234 0.756966933677959 0.755697637796402 -2.0527184009552 "15" "15" "2594511" 5.87903642654419 2.43693244171563 2.44506788253784 0.725884079933167 "16" "16" "3105136" 12.6303310394287 9.71669491262446 9.67505931854248 8.92571830749512 "17" "17" "1985544" 9.32382488250732 8.25899538392204 8.30398368835449 6.08988952636719 "18" "18" "1800122" 12.424147605896 8.48729049871582 8.50036954879761 7.7384238243103 "19" "19" "2753803" 16,724292755127 15,7803085039918 15,7673816680908 14,8390283584595 "20" "11" "765907" 3.45813465118408 2.61115002320832 2.59490370750427 2.17101335525513

Answer 1

Я не думаю, что вы должны использовать коэффициент, потому что при использовании geom_point вам нужны числовые функции для x и y

Это должно работать:

ggplot(Table_Barrow20, aes(x=as.numeric(`Lake Size`), y=as.numeric(`Lake Mean`)), col=c("33FF00")) + 
  geom_point(shape=18) 

Обновить, если у вас есть несколько geom_pointВы можете поместить свой фрейм данных в аккуратный формат:

library(tidyverse)
Table_Barrow20  <- data.frame(Buffer.Mean=c(1,2,4),Buffer.Size=c(10,30,20),Lake.Mean=c(3,1,4),Lake.Size=c(15,25,12))
# select columns about buffer and add type variable
df1 <- Table_Barrow20 %>% 
          select(Buffer.Mean,Buffer.Size) %>% 
          rename(Mean=Buffer.Mean,Size=Buffer.Size) %>% 
          mutate(type="Buffer") %>% 
          mutate(Size=as.numeric(Size), Mean=as.numeric(Mean))
# select columns about lake and add type variable
df2 <- Table_Barrow20 %>% 
          select(Lake.Mean,Lake.Size) %>% 
          rename(Mean=Lake.Mean,Size=Lake.Size) %>% 
          mutate(type="Lake") %>% 
          mutate(Size=as.numeric(Size), Mean=as.numeric(Mean))
# bind the two dataframe to make one with all lines
df_tot <- rbind(df1,df2) 
# add "type" column as color so the colors will be different for lake and buffer
ggplot(df_tot, aes(x=Size, y=Mean, col=type)) + 
  geom_point(shape=18) 

Answer 2

Поскольку два поля взяты из одной и той же таблицы данных, вероятно, нет необходимости объединять их по отдельности, вы можете просто вызвать их в вызове ggplot, например:

Table_Barrow20 = data.frame(LakeSize = rnorm(50,2),
               LakeMean = rnorm(50, 3))

 ggplot(Table_Barrow20, aes(x=LakeMean, y=LakeSize), col=c("33FF00")) + 
     geom_point(shape=18) 

Возможно, вы также захотите рассмотреть приведениеnumbers as.numeric (), поскольку диаграмма рассеяния не лучший способ отображения данных типа фактора, а представленные вами данные выглядят как непрерывные.