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我正在尝试创建两个图:一个是整个数据集,另一个是按“站点”分组因子拆分时的平均图。
这是源数据:
site.data <- structure(list(site = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L),
.Label = c("ALBEN", "ALDER", "AMERI"), class = "factor"),
year = c(5L, 10L, 20L, 50L, 100L, 200L, 500L, 5L, 10L, 20L, 50L, 100L, 200L, 500L, 5L, 10L, 20L, 50L, 100L, 200L),
peak = c(101529.6, 117483.4, 132960.9, 153251.2, 168647.8, 184153.6, 204866.5, 6561.3, 7897.1, 9208.1, 10949.3,12287.6, 13650.2, 15493.6, 43656.5, 51475.3, 58854.4, 68233.3, 75135.9, 81908.3)),
.Names = c("site", "year","peak"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(magrittr)
site.data %T>%
# then use a tee operator to plot the graph
ggplot(aes(year, peak, color = site)) + geom_line() + geom_point(size = 6) %>%
# then group by the site
group_by(site) %>%
# and finally create a graph of the mean values
summarize(mean = mean(peak)) %>%
ggplot(aes(site, mean, color = site)) + geom_point(size = 6)
site.data %>%
# ggplot(aes(year, peak, color = site)) + geom_line() + geom_point(size = 6) %>%
group_by(site) %>%
summarize(mean = mean(peak)) %>%
ggplot(aes(site, mean, color = site)) + geom_point(size = 6)
最佳答案
这是操作顺序很重要的情况。 %%
运算符的绑定(bind)比 +
更紧密做。所以当你说
site.data %T>% ggplot(aes(year, peak, color = site)) + geom_line()
( site.data %T>% ggplot(aes(year, peak, color = site)) ) + geom_line()
site.data + geom_line()
site.data %T>%
{print(ggplot(., aes(year, peak, color = site)) + geom_line() + geom_point(size = 6))} %>%
group_by(site) %>%
summarize(mean = mean(peak)) %>%
{ggplot(., aes(site, mean, color = site)) + geom_point(size = 6)}
关于r - 使用 magrittr tee %T>% 运算符会产生错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28665697/
我对这个错误很困惑: Cannot implicitly convert type 'System.Func [c:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\
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