将颜色作为变量传递给aes_string函数

Question

将颜色作为变量传递给aes_string函数

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我想将数据矩阵的多列与一列进行绘图，因此我使用循环而不是单独绘制每个列。问题在于，如果我要使用循环，要绘制的列名和颜色必须是可变的。我尝试了以下方法：

allDs <- sort(unique(plotdata$D))
p <- ggplot(plotdata, aes(SpaceWidth))
for (thisD in allDs) {
    tlColName <- paste("M2D", thisD, "Tl", sep="")
    colorName <- paste("D", thisD, sep="")
    p <- p + geom_line(data = plotdata[!is.na(plotdata[[tlColName]]),], aes_string(y = tlColName, color = colorName))
}
p <- p + scale_colour_manual("Legend", values = c("D2" = "blue", "D3" = "red", "D4" = "green", "D6" = "violet", "D7" = "yellow" ))
p <- p + scale_x_log10(breaks = composite$SpaceWidth)
p <- p + facet_wrap(~ Drawn, ncol = 3)
p <- p + labs(title = "Fu plot", y = "MTN")
p

但是当我运行这个程序时，出现了以下错误：

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'D2' not found

如何将颜色（或任何其他值）作为变量传递到aes_string中？谢谢您的帮助。

测试数据可在此处获得：链接。

- Dronacharya

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你能提供一下你的数据样本吗？尝试使用 dput(head(plotData,100)) 命令，并将控制台输出粘贴到你的问题中。 - Tommy O'Dell

FYI - 这个错误意味着 plotdata 数据框中实际上不存在 D2 列。话虽如此，很可能有另一种（更好的）方法来实现你所要求的，而不需要使用 for 循环。 - Tommy O'Dell

但问题似乎出在我传递的“color”值上。如果我从aes_string中删除颜色，图表就可以工作。无论如何，如果您能告诉我如何更好地以正确的方式完成这项工作，那将非常有帮助。 - Dronacharya

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- tonytonov · Accepted Answer

错误的原因非常明显：原始数据集中没有D2。请注意，您可以直接将颜色映射到变量D，因此您的colorName构造是多余的。看看这个例子：

allDs <- sort(unique(plotdata$D))
plotdata$D <- as.factor(plotdata$D)
p <- ggplot(plotdata, aes(SpaceWidth, color=D))
for (thisD in allDs) {
   tlColName <- paste("M2D", thisD, "Tl", sep="")
   p <- p + geom_line(data = plotdata[!is.na(plotdata[[tlColName]]),], 
            aes_string(y = tlColName))
}
p <- p + scale_colour_manual("Legend", 
         values = c("blue", "red", "green", "violet", "yellow"))
p <- p + scale_x_log10(breaks = plotdata$SpaceWidth)
p <- p + facet_wrap(~ D, ncol = 3)
p <- p + labs(title = "Fu plot", y = "MTN")
p

请注意，为了正确地映射颜色，您需要首先将其转换为因子。 enter image description here

更新： 好的，让我向您展示如何摆脱for循环，这通常不是一个好习惯。

library(reshape2)
melt.plotdata <- melt(plotdata, id.vars=c("SpaceWidth", "D"))
melt.plotdata <- melt.plotdata[order(melt.plotdata$SpaceWidth), ]
melt.plotdata <- na.omit(melt.plotdata)
q <- ggplot(melt.plotdata, aes(SpaceWidth, value, colour=variable)) + geom_path()
q + scale_colour_manual("Legend", 
                        values = c("blue", "red", "green", "violet", "yellow")) +
  scale_x_log10(breaks = melt.plotdata$SpaceWidth) +
  facet_wrap(~ D, ncol = 3) + 
  labs(title = "Fu plot", y = "MTN")

剧情将与我上面发布的相同。