通过变量编号寻址 aes 中的 x 和 y

Question

我需要绘制一个散点图，其中使用列号而不是名称来寻址变量，即，而不是 ggplot(dat, aes(x=Var1, y=Var2)) 我需要类似 ggplot(dat, aes(x=dat[,1], y=dat[,2])) 的东西。 （我说“某事”是因为后者不起作用）。

这是我的代码：

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-indata
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=dat[,inx], y=dat[,iny]))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)

# Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'dat' not found

Answer 1

您的问题是aes 不知道您的函数的环境，它只在global environment 中查找。因此，函数中声明的变量 dat 对 ggplot2 的 aes 函数不可见除非你明确地传递它：

showplot1<-function(indata, inx, iny) {
    dat <- indata
    p <- ggplot(dat, aes(x=dat[,inx], y=dat[,iny]), environment = environment())
    p <- p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
    print(p)
}

注意ggplot() 命令中的参数environment = environment()。它现在应该可以工作了。

Answer 2

我强烈建议使用aes_q 而不是将向量传递给aes（@Arun 的回答）。它可能看起来有点复杂，但它更灵活，例如更新数据。

showplot1 <- function(indata, inx, iny){
  p <- ggplot(indata, 
              aes_q(x = as.name(names(indata)[inx]), 
                    y = as.name(names(indata)[iny])))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

这就是为什么它更可取的原因：

# test data (using non-standard names)
testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")
testdata2 <- data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata2) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")

# works
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)
# this update works in the aes_q version
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3) %+% testdata2

---

注意：自 ggplot2 v2.0.0 起，aes_q() 已替换为 aes_()，以与其他软件包中 NSE 功能的 SE 版本保持一致。 p>

Answer 3

试试：

showplot1 <- function(indata, inx, iny) {
    x <- names(indata)[inx] 
    y <- names(indata)[iny] 
    p <- ggplot(indata, aes_string(x = x, y = y))
    p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

已编辑以显示正在发生的事情 - aes_string 使用带引号的参数，名称使用您的数字获取它们。

Answer 4

使用ggplot2 V3.0.0 的新功能对@Shadow 的回答进行了变体：

showplot <- function(indata, inx, iny){
  nms <- names(indata)
  x <- nms[inx]
  y <- nms[iny]
  p <- ggplot(indata, aes(x = !!ensym(x), y = !!ensym(y)))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}   

testdata <- data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
names(testdata) <- c("a-b", "c-d", "e-f", "g-h", "i-j")
showplot(indata=testdata, inx=2, iny=3)

ensym 从包含在变量中的字符串创建一个符号（所以我们首先必须在函数的开头创建这些变量），然后 !! 取消引用它，这意味着它会像你喂过一样工作函数原始名称。

!! 仅在旨在支持它的函数的上下文中工作，通常是 tidyverse 函数，否则它仅表示“不是”（类似于 as.logical）..

Answer 5

为了完整起见，我认为使用列名而不是索引更安全，因为数据框中的列位置可能会更改，从而导致意外结果。

下面的plot_duo 函数（取自this answer）可以将输入用作字符串或裸列名称

library(rlang)
library(purrr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

theme_set(theme_classic(base_size = 14))
set.seed(123456)
testdata <- data.frame(v1 = rnorm(100), v2 = rnorm(100), v3 = rnorm(100), 
                       v4 = rnorm(100), v5 = rnorm(100))

plot_duo <- function(df, plot_var_x, plot_var_y) {

  # check if input is character or bare column name to 
  # use ensym() or enquo() accordingly
  if (is.character(plot_var_x)) {
    print('character column names supplied, use ensym()')
    plot_var_x <- ensym(plot_var_x)
  } else {
    print('bare column names supplied, use enquo()')
    plot_var_x <- enquo(plot_var_x)
  }

  if (is.character(plot_var_y)) {
    plot_var_y <- ensym(plot_var_y)
  } else {
    plot_var_y <- enquo(plot_var_y)
  }

  # unquote the variables using !! (bang bang) so ggplot can evaluate them
  pts_plt <- ggplot(df, aes(x = !! plot_var_x, y = !! plot_var_y)) + 
    geom_point(size = 4, alpha = 0.5)

  return(pts_plt)
}

使用purrr::map() 跨列应用plot_duo 函数

### use character column names
plot_vars1 <- names(testdata)
plt1 <- plot_vars1 %>% purrr::map(., ~ plot_duo(testdata, .x, "v1"))
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"
#> [1] "character column names supplied, use ensym()"

str(plt1, max.level = 1)
#> List of 5
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"

# test plot
plt1[[3]]

### use bare column names
# Ref: https://stackoverflow.com/a/49834499/
plot_vars2 <- rlang::exprs(v2, v3, v4)
plt2 <- plot_vars2 %>% purrr::map(., ~ plot_duo(testdata, .x, rlang::expr(v1)))
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"
#> [1] "bare column names supplied, use enquo()"

str(plt2, max.level = 1)
#> List of 3
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"
#>  $ :List of 9
#>   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "gg" "ggplot"

plt1[[2]]

^{由reprex package (v0.2.1.9000) 于 2019-02-18 创建}

Answer 6

aes_() 和 aes_quote() 方法现在已软弃用。与准引用一致的一种简单方法是通过.data[[col_name]] 调用列名。您可以根据位置轻松提取这些。例如：

library(ggplot2)
library(dplyr)

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-indata
  col_names <- names(indata)
  col_name_x <- col_names[[inx]]
  col_name_y <- col_names[[iny]]
  
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=.data[[col_name_x]], y=.data[[col_name_y]]))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

testdata<-data.frame(v1=rnorm(100), v2=rnorm(100), v3=rnorm(100), v4=rnorm(100), v5=rnorm(100))
showplot1(indata=testdata, inx=2, iny=3)
#> [1] 100

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 9 月 22 日创建}

Answer 7

我暂时找到的临时解决方案：

showplot1<-function(indata, inx, iny){
  dat<-data.frame(myX=indata[,inx], myY=indata[,iny])
  print(nrow(dat)); # this is just to show that object 'dat' is defined
  p <- ggplot(dat, aes(x=myX, y=myY))
  p + geom_point(size=4, alpha = 0.5)
}

但我不太喜欢它，因为在我的真实代码中，我需要来自 indata 的其他列，在这里我必须在 dat<- 中明确定义所有列...