如何在R中的ggplot每个小面板中添加R2？

Question

有没有一种方法可以先将facets标签从1:3更改为类似于c(good, bad, ugly)的形式？同时，我想在每个facet中添加R2值。以下是我的代码-我尝试了一些东西，但没有成功。

DF = data.frame(SUB = rep(1:3, each = 100), Ob = runif(300, 50,100), S1 = runif(300, 75,95), S2 = runif(300, 40,90),
                S3 = runif(300, 35,80),S4 = runif(300, 55,100))
FakeData = gather(DF, key = "Variable", value = "Value", -c(SUB,Ob))

ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ geom_smooth(method="lm") + facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y")+
  theme_bw()

这是使用上述代码得到的图表。 我尝试了下面的代码来更改facet_label，但它没有起作用。

ggplot(FakeData, SUB = factor(SUB, levels = c("Good", "Bad","Ugly")), aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ geom_smooth(method="lm") + facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y")+
  theme_bw()

我不知道如何将R2添加到facets中。有没有一种有效的方法来计算并将R2添加到facets中？

- Hydro

---

要将SUB级别更改为“good”，“bad”和“ugly”，您可以使用fct_recode（）或case_when（），例如：DF％>% mutate（SUB = fct_recode（as.character（SUB），good =“1”，bad =“2”，ugly =“3”））"或DF％>% mutate（SUB = case_when（SUB == 1〜“好”的1，SUB == 2〜“坏”的2，SUB == 3〜“丑”的3））。 - Adam B.

要获得R2，您可能需要在您想要R2的数据子集上迭代线性模型。最简单和无痛苦的方法是使用嵌套数据框架（请参见：https://r4ds.had.co.nz/many-models.html）。尝试阅读链接并找出自己的方法-学习如何正确迭代我的工作流程对我来说是一项宝贵的技能。如果您遇到困难，请在此处发表评论或创建新帖子。 - Adam B.

要更改 SUB，请使用 labels 而不是 levels，像这样 mutate(SUB = factor(SUB, labels = c("好", "坏", "丑")))。 - G. Grothendieck

Answer 1

您可以使用 ggpubr :: stat_cor（）轻松地将相关系数添加到您的绘图中。

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpubr)

FakeData %>%
  mutate(SUB = factor(SUB, labels = c("good", "bad", "ugly"))) %>%
  ggplot(aes(x = Ob, y = Value)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y") +
  theme_bw() +
  stat_cor(aes(label = after_stat(rr.label)), color = "red", geom = "label")

- Ritchie Sacramento

---

有没有办法在图形上同时显示'R ^ 2'和'p值'？ - Hydro

使用 stat_cor(aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~")), color = "red", geom = "label")。 - Ritchie Sacramento

哇，这个工作得像魔法一样。在深夜的紧急模式下，没有任何问题。几乎太好了，让人难以置信！ - Anson Call

在ggplot2 3.4.0中，首选的语法已更改，现在是aes(label = after_stat(rr.label))。 - G. Grothendieck

@G.Grothendieck - 谢谢 Gabor - 已更新。 - Ritchie Sacramento

Answer 2

如果您不想使用其他包中的函数，只想使用 ggplot2，则需要计算每个 SUB 和 Variable 组合的 R2，然后使用 geom_text 或 geom_label 将其添加到图表中。以下是一种方法。

library(tidyverse)

set.seed(1)

DF = data.frame(SUB = rep(1:3, each = 100), Ob = runif(300, 50,100), S1 = runif(300, 75,95), S2 = runif(300, 40,90),
                S3 = runif(300, 35,80),S4 = runif(300, 55,100))
FakeData = gather(DF, key = "Variable", value = "Value", -c(SUB,Ob))

FakeData_lm <- FakeData %>%
  group_by(SUB, Variable) %>%
  nest() %>%
  # Fit linear model
  mutate(Mod = map(data, ~lm(Value ~ Ob, data = .x))) %>%
  # Get the R2
  mutate(R2 = map_dbl(Mod, ~round(summary(.x)$r.squared, 3))) 

ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ 
  geom_smooth(method="lm") + 
  # Add label
  geom_label(data = FakeData_lm, 
             aes(x = Inf, y = Inf, 
                 label = paste("R2 = ", R2, sep = " ")),
             hjust = 1, vjust = 1) +
  facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y") +
  theme_bw()

- www

Answer 3

以下答案使用了包 'ggpmisc'（第二个示例需要版本>= 0.5.0）。此外，我只是在 aes() 中调用 factor() 来设置标签。

library(tidyverse)
library(ggpmisc)

DF = data.frame(SUB = rep(1:3, each = 100), Ob = runif(300, 50,100), S1 = runif(300, 75,95), S2 = runif(300, 40,90),
                S3 = runif(300, 35,80),S4 = runif(300, 55,100))
FakeData = gather(DF, key = "Variable", value = "Value", -c(SUB,Ob))

# As asked in the question
# Ensuring that the R^2 label does not overlap the observations
ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value)) +
  geom_point()+ 
  geom_smooth(method = "lm") + 
  stat_poly_eq() +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.1, 0.33))) +
  facet_grid(Variable ~ factor(SUB, 
                               levels = 1:3,
                               labels = c("good", "bad", "ugly")), 
             scales = "free_y") +
  theme_bw()

# As asked in a comment, adding P-value
ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ 
  geom_smooth(method = "lm") + 
  stat_poly_eq(mapping = use_label(c("R2", "P")), p.digits = 2) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.1, 0.33))) +
  facet_grid(Variable ~ factor(SUB, 
                               levels = 1:3,
                               labels = c("good", "bad", "ugly")),
             scales = "free_y")+
  theme_bw()

第二个例子中的图表添加了标签P。

注：使用较旧版本的“ggpmisc”时，缺少函数use_label()，则可以将映射写成aes(label = paste(after_stat(rr.label), after_stat(p.label), sep = "*\", \"*")，与使用“ggpubr”时相同。

软件包“ggpubr”未经确认地复制了来自“ggpmisc”的代码，这解释了为什么两个软件包之间的一些统计数据如此相似。“ggpmisc”更加专注于某些方面，但其中的统计数据在被纳入“ggpubr”之后得到了大幅改进。“ggpmisc”正在积极维护，而“ggpubr”的维护目前似乎已经停滞不前。

- Pedro J. Aphalo