R Markdown 自动绘图循环

Question

我正在尝试处理自动循环以在 R 中创建绘图，但我是初学者，我真的很努力。

假设我有一个这样的数据框：

lp     date     cars       laptops
1   2016-10-01  bmw         lenovo
2   2016-10-02  mercedes    dell
3   2016-10-03  mercedes    dell
4   2017-11-04  null        acer
5   2017-11-05  seat        asus
6   2017-11-06  seat        asus
7   2018-12-07  bmw         null
8   2018-12-08  volvo       asus
9   2018-12-09  volvo       dell
10  2018-12-10  null        lenovo

然后我使用这个代码：

df %>% mutate(date = year(date)) %>% group_by(date, cars) %>% count() -> df_mutated

所以我得到类似的东西：

date    cars        n
2016    bmw         1
2016    mercedes    2
2017    null        1
2017    seat        2
2018    bmw         1
2018    volvo       2
2018    null        1

之后我使用一些函数来创建两种类型的图

#gg plot function #
function.name <- function(df_mutated)
{
  require(ggplot2)
  p <- ggplot(df_mutated, aes(x = date, y=n))
  p + geom_bar(stat = "identity",aes(fill = cars))
}
#use of function#
plot_cars <- function.name(df_mutated)

#ggplot with 100% percentage#
function.name2 <- function(df_mutated)
{
  require(ggplot2)
  p <- ggplot(df_mutated, aes(x = date, y=n))
  p + geom_bar(stat = "identity",position = "fill",aes(fill = cars))+scale_y_continuous(labels = percent_format())
}
#use of percentage function#
plot_cars_percentage <- function.name2(df_mutated)

在上面的示例中，我为“日期”和一个分类变量 =“汽车”创建了两个不同的图。我想自动化这个过程，所以我可以为我将在我的数据集中拥有的每个分类变量创建这两个图，所以在这种情况下它将是汽车和笔记本电脑。当然，以一种不需要手动编写变量名的方式。所以最后我当然会有更多的图，因为每个分类变量会有 2 个图。

如果有任何帮助，我将不胜感激。 谢谢！

Answer 1

只需使用aes_string，如下：

library(dplyr)
library(ggplot2)


## Data prep
count_df <- function(df, var) {
  df %>% 
    mutate(date = year(date)) %>% 
    group_by(.dots = c("data", var)) %>% 
    count()
}

## Plot function
plot_df <- function(df, var) {
  ggplot(df, aes(x = date, y=n)) +
  geom_bar(stat = "identity",aes_string(fill = var))
}

## Putting it all together
count_then_plot <- function(df, var) {
  df %>% 
    count_df(var) %>% 
    plot_df(var)
}

## Final repeat over a list of column names
vars_to_plot <- c("cars", "laptops")

vars_to_plot %>% 
  map(~count_then_plot(var = .), df)

由于我没有数据，所以我没有运行它，但它应该给出要点。