построение двух векторов данных на диаграмме рассеяния GGPLOT2 с использованием R

Question

Я экспериментировал с обоими ggplot2 и lattice для графического отображения панелей данных.У меня небольшие проблемы с тем, чтобы осознать ggplot2 модель.В частности, как построить диаграмму рассеяния с двумя наборами данных на каждой панели:

в lattice Я мог бы сделать это:

xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd)

и это дало бы мне панель для каждого State_CD с каждым столбцом

Я могу сделать один столбец с ggplot2:

pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) 
      + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1)
print(pg)

Чего я не могу понять, так это того, как добавить Actual_value к приведенному выше ggplot.

РЕДАКТИРОВАТЬ Хэдли отметил, что это действительно было бы проще, если бы был воспроизводимый пример.Вот код, который, кажется, работает.Есть ли лучший или более краткий способ сделать это с помощью ggplot?Почему синтаксис добавления еще одного набора точек в ggplot настолько отличается от синтаксиса добавления первого набора данных?

library(lattice)
library(ggplot2)

#make some example data
dd<-data.frame(matrix(rnorm(108),36,3),c(rep("A",24),rep("B",24),rep("C",24)))
colnames(dd) <- c("Predicted_value", "Actual_value", "x_value", "State_CD")

#plot with lattice
xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd)

#plot with ggplot
pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1)
print(pg)

pg + geom_point(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green")

Вывод решетки выглядит следующим образом:
_{(источник: cerebralmastication.com)}

и ggplot выглядит так:
_{(источник: cerebralmastication.com)}

Answer 1

Просто продолжаю то, что предложил Ян:для ggplot2 вам действительно нужно, чтобы все данные по оси Y были в одном столбце, а другой столбец был фактором, указывающим, как вы хотите его украсить.Это легко сделать с помощью melt.А именно:

qplot(x_value, value, 
      data = melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value")), 
      colour=variable) + facet_wrap(~State_CD)

Вот как это выглядит для меня:
_{(источник: Princeton.edu)}

Чтобы получить представление о том, что melt на самом деле делает, вот голова:

> head(melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value")))
     x_value State_CD        variable      value
1  1.2898779        A Predicted_value  1.0913712
2  0.1077710        A Predicted_value -2.2337188
3 -0.9430190        A Predicted_value  1.1409515
4  0.3698614        A Predicted_value -1.8260033
5 -0.3949606        A Predicted_value -0.3102753
6 -0.1275037        A Predicted_value -1.2945864

Видите ли, он «объединяет» Predicted_value и Actual_value в один столбец, называемый value и добавляет еще один столбец с именем variable сообщая вам, из какого столбца оно изначально взято.

Answer 2

Обновлять:несколько лет спустя я почти всегда использую метод Джонатана (через пакет тидыра) с ggplot2.Мой ответ ниже работает в крайнем случае, но быстро становится утомительным, если у вас более 3 переменных.

---

Я уверен, что у Хэдли будет лучший ответ, но синтаксис другой, потому что ggplot(dd,aes()) синтаксис (я думаю) в первую очередь предназначен для отображения только одной переменной.Для двоих я бы использовал:

ggplot() + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Actual_value, group=State_CD), colour="green") + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Predicted_value, group=State_CD), shape = 2) + 
facet_wrap(~ State_CD) + 
theme(aspect.ratio = 1)

Извлечение первого набора точек из ggplot() дает ему тот же синтаксис, что и второй.Я считаю, что с этим легче справиться, потому что синтаксис тот же, и он подчеркивает «грамматику графики», лежащую в основе ggplot2.

Answer 3

возможно, вы просто захотите немного изменить форму своих данных, чтобы у вас была одна переменная оси Y с дополнительной переменной-фактором, указывающей, является ли она прогнозируемой или фактической переменной.

Это что-то вроде того, что вы пытаетесь сделать?

dd<-data.frame(type=rep(c("Predicted_value","Actual_value"),20),y_value=rnorm(40),
                x_value=rnorm(40),State_CD=rnorm(40)>0)
qplot(x_value,y_value,data=dd,colour=type,facets=.~State_CD)

Answer 4

ну, после публикации вопроса, с которым я столкнулся эта ветка справки по R возможно, это мне помогло.Похоже, я могу это сделать:

 pg + geom_line(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green") 

это хороший способ делать что-то?Для меня это странно, потому что добавление второго элемента имеет совершенно другой синтаксис, чем первый.