在 for 循环中添加 geom_*

Question

我想在一张图表中比较真实世界的数据和模拟数据。代码应该接受任意数量的线来绘制。我想出了这个：

simulationRuns <- 5 #Variable to be changed depending on how many simulations were made

plotLoop <- ggplot() + 
  geom_line(data = relWorldData, 
            mapping = aes(x = DateTime, y = VALUE, color = "realWorldData"))

for (i in 1:simulationRuns){
    plotLoop <- plotLoop +
      geom_line(data = listOfSimResults[[i]], 
                mapping = aes(x = DateTime, y = VALUE, color = paste0("simRun-", i)))
  }

figureLoop <- ggplotly(plotLoop)

问题是，所有行都显示为 simRun-5，因此不是独立的 -

我是 R 新手，所以请多多包涵；） 在此先感谢帕特里克

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后续问题 bc。在评论中阅读代码很糟糕：

我阅读了 Lapply 并将代码重写为：

plotLoop <- ggplot() + geom_line(data = relWorldData, mapping = aes(x = DateTime, y = VALUE, color = "RealWorldData"))

  addGeomLine <- function (i, obj){
    obj <- obj +
      geom_line(data = listOfSimResults[[i]], mapping = aes(x = DateTime, y = VALUE, color = paste0("simRun-", i)))
  }
  lapply(1:runs, addGeomLine, plotLoop)

  figureLoop <- ggplotly(plotLoop)

这一次，只显示 RealWorldData，但没有显示任何 Simulations。你能告诉我我错过了什么吗？

Answer 1

欢迎来到 SO！

您遇到了一个微妙的问题，让很多经验远比您自己丰富的人感到困惑。问题是ggplot2 评估懒惰。简而言之，这意味着当你告诉它你想要什么时，它会“记下”它需要做什么，但实际上直到最后一刻才做任何事情。

在这里，你告诉 ggplot 你想在你的for 循环中添加一个geom。 ggplot 记下geom 的定义，但不对其进行评估。 “在最后一刻”是当你打电话给ggplotly。现在ggplot 意识到它有一些工作要做。对于每个geom，它注意到它需要知道i 的值。所以它查找它并找到值5。因此你的问题。

有几种方法可以解决这个问题。使用您的代码，我的首选选项是用lapply 替换for 循环。与for 循环不同，lapply 强制在执行时评估变量。

我相信您也可以保留for 循环并将每个对i 的引用包装在force() 中，尽管我没有亲自尝试过。

在我看来，从长远来看，最好的方法是让您的工作流程tidy 并完全避免使用for 循环或lapply。这还将为您带来更紧凑、更健壮和可读的代码的好处，这些代码几乎肯定会运行得更快。 [前几天我做了一些工作，将类似于你的循环转换为一个整洁的解决方案，运行时间从近 40 秒减少到 2 秒以下。]

另外，请阅读this post 以获取有关如何创建最小工作示例的建议。提供 MWE 将最大限度地提高您获得有用答案的机会。

更新

扩展我对使用整洁数据方法的优势的评论...

首先合成一些您没有提供的数据。我将尝试匹配您的数据结构，但不匹配您的值。与您的数据集的唯一区别是我添加了一个 ID 变量来标识每个观察来自的模拟运行/真实世界数据集。

library(lubridate)
library(tidyverse)

inVivoBG <- tibble(
              ID="Real-world data",
              DateTime2=seq(as_date("2006-03-01"), as_date("2015-03-01"), "3 months"),
              VALUE=100 + rnorm(37, mean=150, sd=20)
            ) 

listOfSimResults <- lapply(
                      1:5, 
                      function(x) {
                        tibble(
                          ID=paste0("simRun-", x),
                          DateTime2=seq(as_date("2006-03-01"), as_date("2015-03-01"), "3 months"),
                          VALUE=100 + rnorm(37, mean=150, sd=20)
                        )
                      }
                    )

现在将各种数据帧合并为一个。

data <- bind_rows(inVivoBG, listOfSimResults)

此时，您的情节的构建是单行调用。

data %>% 
  ggplot() + 
    geom_line(mapping = aes(x = DateTime2, y = VALUE, color = ID)) 

给予

这种方法无需自定义函数或lapply。它在所需的行数及其标签方面也很健壮。就个人而言，我也认为它更容易理解。