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我在 facet_wrap 之后通过另一个变量将相关系数放在散点图上时遇到问题。
下面是我使用 mtcars 数据集制作的示例,用于说明目的。
当我绘制出来时,两个图都有相同的相关数。似乎没有为每个方面计算相关系数。我想不出实现这一目标的方法。如果有人可以帮助解决这个问题,真的很感激......
library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digits)
corr_pval <- tryCatch(format(cor.test(x,y, method=method)$p.value,
scientific=TRUE),
error=function(e) NA)
paste(method, 'r = ', corr_coef, ',', 'pval =', corr_pval)
}
sca.plot <- function (cor.coef=TRUE) {
df<- mtcars %>% filter(vs==1)
p<- df %>%
ggplot(aes(x=hp, y=mpg))+
geom_point()+
geom_smooth()+
facet_wrap(~cyl, ncol=3)
if (cor.coef) {
p<- p+geom_text(x=0.9*max(df$hp, na.rm=TRUE),
y=0.9*max(df$mpg, na.rm=TRUE),
label = corr_eqn(df[['hp']],df[['mpg']],
method='pearson'))
}
return (p)
}
sca.plot(cor.coef=TRUE)
最佳答案
通过变量调用facet inputFacet
, 循环这个变量来计算 corr_enq
并使用变量名和 get
绘制刻面.
在 Shiny 中,您可能将用户输入设为 input$facet
这里叫做 inputFacet
.我们绘制主图,在 facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3)
中获取此变量.接下来,我们使用 for(i in seq_along(resCor$facets))
遍历所有方面选项并将结果存储在 rescore
.
这应该可以解决“未为每个方面计算相关系数”的问题。
library(dplyr)
library(ggplot2)
inputFacet <- "cyl"
cor.coef = TRUE
df <- mtcars
p <- df %>%
ggplot(aes(hp, mpg))+
geom_point()+
geom_smooth()+
facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3)
if (cor.coef) {
resCor <- data.frame(facets = unique(mtcars[, inputFacet]))
for(i in seq_along(resCor$facets)) {
foo <- mtcars[mtcars[, inputFacet] == resCor$facets[i], ]
resCor$text[i] <- corr_eqn(foo$hp, foo$mpg)
}
colnames(resCor)[1] <- inputFacet
p <- p + geom_text(data = resCor,
aes(0.9 * max(df$hp, na.rm = TRUE),
0.9 * max(df$mpg, na.rm = TRUE),
label = text))
}
p
关于r - 分面后将相关系数放在 ggplot 散点图上,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46243476/
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