R for循环覆盖变量数据答案

【问题标题】：R for loop overwriting variable dataR for循环覆盖变量数据
【发布时间】：2019-01-28 21:37:59
【问题描述】：

我正在尝试使用 for 循环为数据框中的每一列创建一个 ggplot。我对此很陌生，所以我的方法在这里可能非常错误。

我写了一个函数来创建 ggplot：

create_scatter <- function(df, x, y) {
  ggplot(df, aes(x, y)) + 
    geom_point() + 
    xlab(name) + 
    ylab("quality")
}

还有一个 for 循环按名称遍历 Dataframe 列（以获取列的名称以供以后使用），然后获取列的内容以用于绘图功能。

for (name in names(whiteWines)) {
  for (column in whiteWines[name]) {
    assign(paste0(name, "_scatter"), 
           create_scatter(whiteWines, column, whiteWines$quality))
  }
}

使用assign()，我可以从列名动态创建一个变量名，并将 ggplot 的结果分配给它。

然后我使用 grid.arrange 将结果图排列在 3 x 4 网格中。

grid.arrange(fixed.acidity_scatter, 
             volatile.acidity_scatter, 
             citric.acid_scatter, 
             residual.sugar_scatter, 
             chlorides_scatter, 
             free.sulfur.dioxide_scatter, 
             total.sulfur.dioxide_scatter, 
             density_scatter, 
             pH_scatter, 
             sulphates_scatter, 
             alcohol_scatter,
             layout_matrix = rbind(c(1,2,3), c(4,5,6), c(7,8,9), c(10,11,12)))

执行时会创建所有散点图，但它们都包含循环中最后一个散点图的数据。

Undesired Results

如果我将 assign 语句包装在 print() 语句中，那么我确实会在网格中得到所需的结果，但每个单独的图也会被打印出来。

Desired Results

Dataset

【问题讨论】：

您是否有什么特别的原因不是简单地重塑数据然后使用分面？
您可以分享数据以便人们帮助复制您的问题吗？
我真的很陌生。对R不太了解，只是想通过这个过程进行逻辑思考。我肯定会看一看。谢谢！
添加了数据集的链接。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

您可能正在寻找类似的东西：

library(readr)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

ww <- read_delim(file = "~/Downloads/winequality-white.csv",delim = ";")

ww_long <- ww %>%
    gather(key = measure,value = value,`fixed acidity`:`alcohol`)

ggplot(data = ww_long,aes(x = quality,y = value)) + 
    facet_wrap(~measure,scales = "free_y") + 
    geom_point()

R 有一些工具对初学者来说很有吸引力，因为他们通过解决问题来思考问题。其中有assign()、get()和eval(parse(text = ))。通常情况下，使用这些的解决方案会导致比解决的问题更多的问题；通常有更好的方法，但需要更深入地挖掘 R 中“正常”的做事方式。

【讨论】：

谢谢@joran！这正是我正在寻找的。更简洁的代码和更快的糊状。

【解决方案2】：

以下是数据的变量 “固定酸度”；“挥发性酸度”；“柠檬酸”；“残糖”；“氯化物”；“游离二氧化硫”；“总二氧化硫”；“密度”；“pH”；“硫酸盐”；“酒精” ";"质量"

以下是示例行 7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6
6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6
7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6
8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 6.2;0.32;0.16;7;0.045;30;136;0.9949;3.18;0.47;9.6;6 7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6
6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6
8.1;0.22;0.43;1.5;0.044;28;129;0.9938;3.22;0.45;11;6 全部形成excel表格。

【讨论】：