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所以我尝试使用 ggvis
来可视化以下数据因为我希望能够看到不同的客户和不同的客户组合。我想使用线图,然后能够选择两个或三个并在图中同时查看它们。问题是我无法确切地说出我正在查看哪些。每次我尝试一些不同的东西;我遇到了别的事情。见下文,数据名为m3
customer score model
a 0.437 1
a 0.471 2
a 0.036 3
b 0.455 1
b 0.371 2
b 0.462 3
c 0.280 1
c 0.042 2
c 0.279 3
d 0.282 1
d 0.470 2
d 0.246 3
e 0.469 1
e 0.500 2
e 0.303 3
f 0.290 1
f 0.387 2
f 0.161 3
g 0.075 1
g 0.111 2
g 0.116 3
model
观察双方客户。
m3 %>% ggvis(x=~factor(model),y=~score)%>%
filter(customer == eval(input_select(choices = as.character(m3$customer),multiple=TRUE,label='Select which Domains to view'))) %>%
layer_lines()
m3 %>% ggvis(x=~factor(model),y=~score)%>%
filter(customer == eval(input_select(choices = as.character(m3$customer),multiple=TRUE,label='Select which Domains to view'))) %>%
layer_lines() %>% layer_text(text:= ~customer)
add_legend
与
layer_lines
和
stroke
论证我是否可以让图例显示不同颜色选择了哪些客户,然后将图例与颜色和相应名称放在一边,但这根本不起作用。这对
ggvis
来说太多了吗? ?还是我完全错过了什么?
最佳答案
尝试这个:
m3 %>%
#group by customer in order to separate them
group_by(customer) %>%
#the normal ggvis call
ggvis(x=~factor(model),y=~score) %>%
#filter in the same way that you did
#but add unique in order to pick one customer
#also make sure you use %in% instead of == in order to
#select multiple customers. == was the reason for the warning you received
#in your code
filter(customer %in% eval(input_select(choices = unique(as.character(m3$customer)),
multiple=TRUE,
label='Select which Domains to view'))) %>%
#add layer_paths with the stroke argument in order for
#different customers to have different colours (and a legend)
layer_paths(stroke = ~customer)
layer_paths
而不是
layer_lines
因为我发现它效果更好。
关于r - 在ggvis中动态选择组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33898917/
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