如何在数据框列表（或子集数据框）上循环地理映射功能

Question

我有一个由物种名称、经度和纬度坐标组成的数据框。有 115 个不同的物种，具有 25000 纬度/经度坐标。我需要制作单独的地图，显示每个特定物种的观察结果。

首先，我创建了一个函数，它可以生成我想要的那种地图，称为 platmaps。当我为我的完整数据集 (platmaps(df1)) 调用该函数时，它会创建一个显示所有经纬度观测值的地图。

然后我构建了一个 for 循环，它应该按物种名称对我的 df 进行子集化，并将该子集化的数据框插入到我的 platmaps 函数中。它运行了几分钟，然后什么也没有发生。

然后我按物种名称拆分数据框，并创建了一个数据框列表（out1），并使用了lapply(out1, platmaps)，但它只返回了我的dfs名称列表。

然后我尝试了我在此处看到的示例的变体，但它也不起作用。

功能

platmaps<-function(df1){
wm <- wm <- borders("world", colour="gray50", fill="gray50")
ggplot()+ 
coord_fixed()+
wm +
geom_point(data =df1 , aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude),
           colour = "pink", size = 0.5)

子集

for(i in 1:nrow(PP)){
query<-paste(PP$species[i])
p<-subset(df1, df1$species== query))
platmaps(p)
}

列表

for (i in 1:length(out1)){
pp<-out1[[i]] 
platmaps(pp)

}

应用示例

p =  
wm <- wm <- borders("world", colour="gray50", fill="gray50")
ggplot()+ 
coord_fixed()+
wm +
geom_point(data =df1 , aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude),
         colour = "pink", size = 0.5)
plots = df1 %>%
group_by(species) %>%
do(plots = p %+% . + facet_wrap(~species))

应用示例的错误是：

错误：无法将 ggproto 对象添加在一起。你忘了添加这个吗 对象到 ggplot 对象？

由于我是 R（和编码）的新手，我假设我的语法错误，或者我的函数没有正确应用到我的任何一个循环中，或者我从根本上误解了循环的工作方式。

数据框示例

species                        decimalLongitude     decimalLatitude
  Platanthera lacera        -71.90000        42.80000
  Platanthera lacera        -90.54861        40.12083
  Platanthera lacera        -71.00889        42.15500
  Platanthera lacera        -93.20833        45.20028
  Platanthera lacera        -72.45833        41.91666
 Platanthera bifolia          5.19800        59.64310
 Platanthera sparsiflora       -117.67472        34.36278

固定平台功能

ggplot(data=df1 %>% filter(species == s))+ 
  coord_fixed()+
  borders("world", colour="gray50", fill="gray50")+
  geom_point(aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude),
             colour = "pink", size = 0.5)+
labs(title=as.character(s))

Answer 1

因为您没有提供测试数据集，所以让我为您提供一个大致的思路，即如何制作多个图，以便稍后检查。下面的代码将为多个国家/地区绘制参数并将绘图 pdf 保存到给定路径。您可以用您的函数替换循环中pl 变量后面的代码。

library(ggplot2)
library(dplyr)

df <- data.frame(country = c(rep('USA',20), rep('Canada',20), rep('Mexico',20)),
                 wave = c(1:20, 1:20, 1:20),
                 par = c(1:20 + 5*runif(20), 21:40 + 10*runif(20), 1:20 + 15*runif(20)))

countries <- unique(df$country)

plot_list <- list()
i <- 1

for (c in countries){
  pl <- ggplot(data = df %>% filter(country == c)) +
    geom_point(aes(wave, par), size = 3, color = 'red') +
    labs(title = as.character(c), x = 'wave', y = 'value') +
    theme_bw(base_size = 16)

  plot_list[[i]] <- pl
  i <- i + 1
}

pdf('path/to/pdf')
pdf.options(width = 9, height = 7)
for (i in 1:length(plot_list)){
  print(plot_list[[i]])
}
dev.off()

得到绘图后（plot_list 变量），我们打开pdf 终端并打印它们。最后，我们关闭pdf终端。

Answer 2

有一种巧妙的方法可以将任何函数应用于项目列表。我已经概述了一种使用您添加的数据执行此操作的方法。我无法让platmaps 工作，所以我刚刚做了一个散点图。

该方法是使用split() 将您的数据框拆分为单独的子集，然后使用lapply() 将绘图功能应用于结果列表。由于lapply()返回一个列表，因此可以直接将其传递给ggpubr::ggarrange()等函数进行可视化。

library(ggplot2)
plot_function <- function(x){

  p <- ggplot(x, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude)) + geom_point()

  p

}

plot_list <- 
df %>% 
  split(.$species) %>% # Separate df into subset dfs based on species column
  lapply(., plot_function) # map plot_function to list

# Display on a grid (many ways to do this - I just find this package simple)
ggpubr::ggarrange(plotlist = plot_list)