分面后将相关系数放在ggplot散点图上答案

【问题标题】：put correlation coefficient on ggplot scatter plot after faceting分面后将相关系数放在ggplot散点图上
【发布时间】：2017-09-15 15:55:58
【问题描述】：

我在将相关系数放在 facet_wrap 之后的散点图上由另一个变量时遇到问题。下面是我使用 mtcars 数据集制作的示例，用于说明目的。当我将其绘制出来时，两个图都具有相同的相关数。似乎没有为每个方面计算相关系数。我想不出一种方法来实现这一点。如果有人能提供帮助，真的很感激......

library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
    corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digits)
    corr_pval <- tryCatch(format(cor.test(x,y, method=method)$p.value, 
                                 scientific=TRUE),
                          error=function(e) NA)
    paste(method, 'r = ', corr_coef, ',', 'pval =', corr_pval)
}

sca.plot <- function (cor.coef=TRUE) {
    df<- mtcars %>% filter(vs==1)
    p<- df %>% 
        ggplot(aes(x=hp, y=mpg))+
        geom_point()+
        geom_smooth()+
        facet_wrap(~cyl, ncol=3)

    if (cor.coef) {
        p<- p+geom_text(x=0.9*max(df$hp, na.rm=TRUE),
                        y=0.9*max(df$mpg, na.rm=TRUE),
                        label = corr_eqn(df[['hp']],df[['mpg']],
                                         method='pearson'))
    }
    return (p)    
}

sca.plot(cor.coef=TRUE)

【问题讨论】：

我不会那样做...每个函数一个函数。使用ggplot2 绘制数据，使用cor 计算相关性，不要混合这些东西。使用基础 R 计算每个 cyl 的相关性并将其传递给 geom_text。
@PoGibas 我只是以 mtcars 为例。在我的工作中，我需要为闪亮的应用程序可视化目的这样做。选择 facet_wrap 变量并绘制带有相关系数的散点图。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

通过变量inputFacet 调用构面，循环此变量以计算corr_enq，并使用带有get 的变量名绘制构面。

在 Shiny 中，您可能会将用户输入为 input$facet，此处称为 inputFacet。我们绘制在facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3) 中获取此变量的主图。接下来，我们使用for(i in seq_along(resCor$facets)) 遍历所有方面选项并将结果存储在rescore 中。

这应该解决“不是为每个方面计算相关系数”的问题。

library(dplyr)
library(ggplot2)

inputFacet <- "cyl"
cor.coef = TRUE
df <- mtcars

p <- df %>% 
    ggplot(aes(hp, mpg))+
    geom_point()+
    geom_smooth()+
    facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3)

if (cor.coef) {

    resCor <- data.frame(facets = unique(mtcars[, inputFacet]))
    for(i in seq_along(resCor$facets)) {
        foo <- mtcars[mtcars[, inputFacet] == resCor$facets[i], ]
        resCor$text[i] <- corr_eqn(foo$hp, foo$mpg)
    }
    colnames(resCor)[1] <- inputFacet

    p <- p + geom_text(data = resCor, 
                       aes(0.9 * max(df$hp, na.rm = TRUE),
                           0.9 * max(df$mpg, na.rm = TRUE),
                           label = text))

}

p

【讨论】：