GGPLOT2에서 데이터 프레임을 사용하지 않습니까?

Question

Monte-Carlo 시뮬레이션을 실행하고 있으며 출력이 양식입니다.

> d = data.frame(iter=seq(1, 2), k1 = c(0.2, 0.6), k2=c(0.3, 0.4))
> d
iter  k1   k2
1     0.2  0.3
2     0.6  0.4

내가 생성하고 싶은 음모는 다음과 같습니다.

plot(d$iter, d$k1)
plot(density(d$k1))

GGPLOT2를 사용하여 동등한 플롯을 수행하는 방법을 알고 있습니다.

new_d = data.frame(iter=rep(d$iter, 2), 
                   k = c(d$k1, d$k2), 
                   label = rep(c('k1', 'k2'), each=2))

그런 다음 플로팅이 쉽습니다. 그러나 반복 횟수는 매우 클 수 있으며 K의 수도 클 수 있습니다. 이것은 매우 큰 데이터 프레임으로 엉망이되는 것을 의미합니다.

어쨌든이 새로운 데이터 프레임을 작성하지 않아도 되나요?

감사

Answer 1

짧은 대답은 "아니오"입니다. 데이터 프레임 생성을 피할 수는 없습니다. ggplot 데이터가 데이터 프레임에 있어야합니다. 사용하는 경우 qplot, 당신은 x와 y에 대해 별도의 벡터를 줄 수 있지만 내부적으로 전달한 매개 변수에서 데이터 프레임을 만들고 있습니다.

나는 Juba의 제안에 동의합니다 - 사용법을 배우십시오. reshape 기능, 또는 더 나은 reshape 패키지 melt/cast 기능. 긴 형식으로 데이터를 넣는 데 빠르면 놀라운 일을 만듭니다. ggplot 그래프가 한 걸음 더 가까워집니다!

Answer 2

예, 데이터 프레임 생성을 피할 수 있습니다. 기본 계층에 빈 인수 목록을 제공하십시오. ggplot(). 다음은 코드를 기반으로 한 완전한 예입니다.

도서관 (GGPLOT2)

d = data.frame(iter=seq(1, 2), k1 = c(0.2, 0.6), k2=c(0.3, 0.4))
# desired plots:
# plot(d$iter, d$k1)
# plot(density(d$k1))

ggplot() + geom_point(aes(x = d$iter, y = d$k1))
# there is not enough data for a good density plot,
# but this is how you would do it:
ggplot() + geom_density(aes(d$k1))

이것은 허용하지만 너 데이터 프레임을 만들지 않으면 데이터 프레임이 여전히 내부적으로 생성 될 수 있습니다. 예를 들어, 다음 추출물을 참조하십시오 ?geom_point:

데이터 프레임을 생성하기 위해 모든 객체가 강화됩니다.

Answer 3

당신은 사용할 수 있습니다 reshape 기능 데이터 프레임을 "긴"형식으로 변환 할 수 있습니다. 코드보다 조금 더 빠를 수 있습니까?

R> reshape(d, direction="long",varying=list(c("k1","k2")),v.names="k",times=c("k1","k2"))
     iter time   k id
1.k1    1   k1 0.2  1
2.k1    2   k1 0.6  2
1.k2    1   k2 0.3  1
2.k2    2   k2 0.4  2

Answer 4

따라서 이전 답변에 추가하기 만하면됩니다. qplot을 사용하면 할 수 있습니다

p <- qplot(y=d$k2, x=d$k1)

그리고 거기에서 더 구축, 예를 들어

p + theme_bw()

그러나 동의합니다 - Melt/Cast는 생성 된 길입니다.