使用R.動物園に複数のプロットシリーズのデータ抽出処理がエラーバー

Question

しているデータは以下のようなものです:

   > head(data)
             groupname ob_time dist.mean  dist.sd dur.mean   dur.sd   ct.mean    ct.sd
      1      rowA     0.3  61.67500 39.76515 43.67500 26.35027  8.666667 11.29226
      2      rowA    60.0  45.49167 38.30301 37.58333 27.98207  8.750000 12.46176
      3      rowA   120.0  50.22500 35.89708 40.40000 24.93399  8.000000 10.23363
      4      rowA   180.0  54.05000 41.43919 37.98333 28.03562  8.750000 11.97061
      5      rowA   240.0  51.97500 41.75498 35.60000 25.68243 28.583333 46.14692
      6      rowA   300.0  45.50833 43.10160 32.20833 27.37990 12.833333 14.21800

各groupnameはデータシリーズです。たいのでプロット毎にシリーズは別途かしこのように:

> A <- zoo(data[which(groupname=='rowA'),3:8],data[which(groupname=='rowA'),2])
> B <- zoo(data[which(groupname=='rowB'),3:8],data[which(groupname=='rowB'),2])
> C <- zoo(data[which(groupname=='rowC'),3:8],data[which(groupname=='rowC'),2])

ETA:

Thanks to gd047: Now I'm using this:

    z <- dlply(data,.(groupname),function(x) zoo(x[,3:8],x[,2]))

この結果、動物園のオブジェていれば次のようになるはずです:

> head(z$rowA)
          dist.mean  dist.sd dur.mean   dur.sd   ct.mean    ct.sd
     0.3  61.67500 39.76515 43.67500 26.35027  8.666667 11.29226
     60   45.49167 38.30301 37.58333 27.98207  8.750000 12.46176
     120  50.22500 35.89708 40.40000 24.93399  8.000000 10.23363
     180  54.05000 41.43919 37.98333 28.03562  8.750000 11.97061
     240  51.97500 41.75498 35.60000 25.68243 28.583333 46.14692
     300  45.50833 43.10160 32.20833 27.37990 12.833333 14.21800

うにしたい場合はプロットdist.平均の対時間は、エラーバーと同等+/-dist.sdのための各シリーズ

• どうしを組み合わせ、B、C dist.平均値とdist.sd?
• ただし、フェイシャルバート それともより良い, 線グラフの結果のオブジェクト?

Answer 1

私は、プロットのためにそれを一緒に結合するために持っている3枚にデータを分割するポイントが表示されていません。ここでggplot2ライブラリを使用してプロットされます：

library(ggplot2)
qplot(ob_time, dist.mean, data=data, colour=groupname, geom=c("line","point")) + 
  geom_errorbar(aes(ymin=dist.mean-dist.sd, ymax=dist.mean+dist.sd))

このスペース自然のスケールに沿っ時間値、あなたが実際の時間値の目盛りを定義するためにscale_x_continuousを使用することができます。等間隔にそれらを持つことはトリッキーです：あなたは、要因にob_timeに変換することができますが、その後qplotはラインでポイントを接続することを拒否

。

ソリューション1 - 棒グラフます：

qplot(factor(ob_time), dist.mean, data=data, geom=c("bar"), fill=groupname, 
      colour=groupname, position="dodge") + 
geom_errorbar(aes(ymin=dist.mean-dist.sd, ymax=dist.mean+dist.sd), position="dodge")

解決策2 - 因子の再コーディング...、1,2を使用して手動で行を追加します。

qplot(factor(ob_time), dist.mean, data=data, geom=c("line","point"), colour=groupname) +
  geom_errorbar(aes(ymin=dist.mean-dist.sd, ymax=dist.mean+dist.sd)) + 
  geom_line(aes(x=as.numeric(factor(ob_time))))

Answer 2

ここはヒントに思います。いは無視グループ化がありますので，そこでしっかり変更するなどの複数シリーズです。もんを使用動物園が原因がわからないんです。

g <- (nrow(data)-1)/(3*nrow(data))

plot(data[,"dist.mean"],col=2, type='o',lwd=2,cex=1.5, main="This is the title of the graph",
 xlab="x-Label", ylab="y-Label", xaxt="n",
 ylim=c(0,max(data[,"dist.mean"])+max(data[,"dist.sd"])),
 xlim=c(1-g,nrow(data)+g))
axis(side=1,at=c(1:nrow(data)),labels=data[,"ob_time"])

for (i in 1:nrow(data)) {
lines(c(i,i),c(data[i,"dist.mean"]+data[i,"dist.sd"],data[i,"dist.mean"]-data[i,"dist.sd"]))
lines(c(i-g,i+g),c(data[i,"dist.mean"]+data[i,"dist.sd"], data[i,"dist.mean"]+data[i,"dist.sd"]))
lines(c(i-g,i+g),c(data[i,"dist.mean"]-data[i,"dist.sd"], data[i,"dist.mean"]-data[i,"dist.sd"]))
}

Answer 3

読むグループ名によってそれを分割し、分割=引数でread.zooを使用してのデータ。次いで一緒にDIST、下部及び上部ラインに結合します。最後にそれらをプロットします。

Lines <- "groupname ob_time dist.mean  dist.sd dur.mean   dur.sd   ct.mean    ct.sd
rowA     0.3  61.67500 39.76515 43.67500 26.35027  8.666667 11.29226
rowA    60.0  45.49167 38.30301 37.58333 27.98207  8.750000 12.46176
rowA   120.0  50.22500 35.89708 40.40000 24.93399  8.000000 10.23363
rowA   180.0  54.05000 41.43919 37.98333 28.03562  8.750000 11.97061
rowB   240.0  51.97500 41.75498 35.60000 25.68243 28.583333 46.14692
rowB   300.0  45.50833 43.10160 32.20833 27.37990 12.833333 14.21800"

library(zoo)
# next line is only needed until next version of zoo is released
source("http://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/zoo/R/read.zoo.R?revision=719&root=zoo")
z <- read.zoo(textConnection(Lines), header = TRUE, split = 1, index = 2)

# pick out the dist and sd columns binding dist with lower & upper 
z.dist <- z[, grep("dist.mean", colnames(z))]
z.sd <- z[, grep("dist.sd", colnames(z))]
zz <- cbind(z = z.dist, lower = z.dist - z.sd, upper = z.dist + z.sd)

# plot using N panels
N <- ncol(z.dist)
ylab <- sub("dist.mean.", "", colnames(z.dist))
plot(zz, screen = 1:N, type = "l", lty = rep(1:2, N*1:2), ylab = ylab)

Answer 4

私はあなたが、私はデータフレームから直接それを行うだろう、プロットのこのタイプのための動物園のオブジェクトを作成する必要はないと思います。もちろん、そこに動物園のオブジェクトを使用する他の理由は、そのようなスマートマージ、集約などもあります。

は一つのオプションはlatticeExtraからsegplot機能がある。

library(latticeExtra)
segplot(ob_time ~ (dist.mean + dist.sd) + (dist.mean - dist.sd) | groupname, 
    data = data, centers = dist.mean, horizontal = FALSE)
## and with the latest version of latticeExtra (from R-forge):
trellis.last.object(segments.fun = panel.arrows, ends = "both", angle = 90, length = .1) +
    xyplot(dist.mean ~ ob_time | groupname, data, col = "black", type = "l")

これは生産ガボールさんうまく再現データセットを使用します：

の