r - 在 n 个图中绘制一个数值变量与 n 个数值变量的关系图

Question

我有一个巨大的数据框，我想制作一些图来了解不同变量之间的关联。我无法使用

pairs(data)

，因为这会给我 400 多个图。然而，我对一个响应变量 y 特别感兴趣。因此，我想针对所有变量绘制 y 的图，这会将绘图数量从 n^2 减少到 n。我该怎么做？

编辑:为了清楚起见，我添加了一个示例。假设我有数据框

foo=data.frame(x1=1:10,x2=seq(0.1,1,0.1),x3=-7:2,x4=runif(10,0,1))

我的响应变量是x3。然后我想生成四个连续排列的图，分别是 x1 与 x3、x2 与 x3、x3 的直方图，最后是 x4 与 x3。我知道如何制作每个情节

plot(foo$x1,foo$x3)
plot(foo$x2,foo$x3)
hist(foo$x3)
plot(foo$x4,foo$x3)

但是我不知道如何将它们排列成一行。另外，如果有一种方法可以自动绘制所有 n 个图，而不必每次都调用命令图(或 hist)，那就太好了。当 n=4 时，这并不是什么大问题，但我通常处理 n=20+ 变量，因此可能会很麻烦。

Answer 1

可以进行reshape2/ggplot2/gridExtra包组合。这样您就不需要指定绘图的数量。此代码无需任何修改即可处理任意数量的解释变量

foo <- data.frame(x1=1:10,x2=seq(0.1,1,0.1),x3=-7:2,x4=runif(10,0,1))
library(reshape2)
foo2 <- melt(foo, "x3")
library(ggplot2)
p1 <- ggplot(foo2, aes(value, x3)) +  geom_point() + facet_grid(.~variable)
p2 <- ggplot(foo, aes(x = x3)) + geom_histogram()
library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)