R分配ggplot对象到循环列表中

Question

我使用for loop将ggplots分配给list，然后传递给plot_grid()（包cowplot）。 plot_grid将多个ggplots并排放置在一个图中。这可以手动正常工作，但是当我使用for loop时，生成的最后一个图在图的每个子帧中重复（如下所示）。换句话说，所有子帧都显示相同的ggplot。

这里是一个玩具例如：

require(cowplot) 

dfrm <- data.frame(A=1:10, B=10:1) 

v <- c("A","B") 
dfmsize <- nrow(dfrm) 
myplots <- vector("list",2) 

count = 1 
for(i in v){ 
    myplots[[count]] <- ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,i])) + geom_point() + labs(y=i) 
    count = count +1 
} 
plot_grid(plotlist=myplots) 

预期图：

图从for loop：

我试图转换列表中的元素到grobs，如本question描述是这样的：

mygrobs <- lapply(myplots, ggplotGrob) 
plot_grid(plotlist=mygrobs) 

，但我得到了同样的结果。

我认为问题在于循环分配，而不是plot_grid()，但我看不出我做错了什么。

Answer 1

答案至今都非常接近，但在我看来不令人满意。问题是下面的 - 你for后循环：

myplots[[1]]$mapping 
#* x -> 1:dfmsize 
#* y -> dfrm[, i] 
myplots[[1]]$plot_env 
#<environment: R_GlobalEnv> 

myplots[[2]]$mapping 
#* x -> 1:dfmsize 
#* y -> dfrm[, i] 
myplots[[2]]$plot_env 
#<environment: R_GlobalEnv> 

i 
#[1] "B" 

至于其他的答案提到，ggplot实际上并没有评估这些表情，直到阴谋，并因为这些都是在全球环境，以及i值是"B"，你会得到不希望的结果。

有避免这种问题的几种方法，其中最简单的事实上的简化你的表情：

myplots = lapply(v, function(col) 
      ggplot(dfrm, aes(x=1:dfmsize, y=dfrm[,col])) + geom_point() + labs(y=col)) 

这部作品的原因，是因为环境是每个在值的不同lapply循环：

myplots[[1]]$mapping 
#* x -> 1:dfmsize 
#* y -> dfrm[, col] 
myplots[[1]]$plot_env 
#<environment: 0x000000000bc27b58> 

myplots[[2]]$mapping 
#* x -> 1:dfmsize 
#* y -> dfrm[, col] 
myplots[[2]]$plot_env 
#<environment: 0x000000000af2ef40> 

eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[1]]$plot_env) 
#[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
eval(quote(dfrm[, col]), env = myplots[[2]]$plot_env) 
#[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 

因此，即使表达式是相同的，其结果是不同的。

而如果你想知道究竟是存储/复制到的lapply环境 - 勿庸置疑，它只是列名：

ls(myplots[[1]]$plot_env) 
#[1] "col" 

Answer 2

我觉得ggplot是越来越通过寻找内dfrm您x和y变量，即使你实际上是定义它们的飞行混淆。如果稍微更改for循环以构建新的子作为第一行，那么它工作得很好。

myplots <- list() 
count = 1 

for(i in v){ 
    df <- data.frame(x = 1:dfmsize, y = dfrm[,i]) 
    myplots[[count]] <- ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + geom_point() + labs(y=i) 
    count = count + 1 
} 
plot_grid(plotlist=myplots) 

Answer 3

有什么用GGPLOT2的懒惰评估情况，并在[这个答案]（https://stackoverflow.com/a/26246791/2461552。循环一个很好的解释

我通常切换到aes_string或aes_对于这样的情况所以我可以在ggplot2中使用变量作为字符串。

我发现lapply循环比y中的for循环更容易我们可以避免初始化列表和使用计数器的情况。

首先，我将x变量添加到数据集中。

dfrm$index = 1:nrow(dfrm) 

现在，lapply循环，通过循环列在v。

myplots = lapply(v, function(x) { 
    ggplot(dfrm, aes_string(x = "index", y = x)) + 
     geom_point() + 
     labs(y = x) 
}) 

plot_grid(plotlist = myplots) 

Answer 4

我相信这里的问题是，aes方法拖延评估i的非标准评价，直到该地块实际绘制。在绘制时，i是最后一个值（在玩具示例“B”中），因此所有绘图的美学贴图都指最后一个值。同时，labs呼叫使用标准评估，因此标签正确地指代循环中的每个迭代i。

这个问题可以通过简单地使用映射函数的标准评估版本，aes_q：

require(cowplot) 

dfrm <- data.frame(A=1:10, B=10:1) 

v <- c("A","B") 
dfmsize <- nrow(dfrm) 
myplots <- vector("list",2) 

count = 1 
for(i in v){ 
    myplots[[count]] <- ggplot(dfrm, aes_q(x=1:dfmsize, y=dfrm[,i])) + geom_point() + labs(y=i) 
    count = count +1 
} 
plot_grid(plotlist=myplots)