大数据集和ggplot2中的构面（r）

Question

几周前，当我尝试使用ggplot2中的构面（ 为ggplot2（R）格式化构面的数据）时，@ CMichael帮了我忙 。 从他的解决方案开始，我现在需要使用略有不同的数据格式显示散点图，最终结果很奇怪。

让我告诉您我的代码（csv应该会自动下载，如果没有，请告诉我。不过警告：大约2 mb）：

require(reshape2)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)

md = read.csv(file="http://dl.dropboxusercontent.com/u/73950/rob-136.csv", sep=",", header=TRUE)
dM = melt(md,c("id"))

#parse labels to identify "order" category and fill the value correspondingly
dM$order = ifelse(grepl("GED",dM$variable),"GED","NAR")

#parse labels to identify "Nm" category and fill the value correspondingly
dM$Nm = ifelse(grepl("FS",dM$variable),"FS",ifelse(grepl("VE",dM$variable),"VE",ifelse(grepl("N2",dM$variable),"N2","SW")))

#parse label to identify "category"
dM$category = ifelse(grepl("m", dM$variable),"m",
                     ifelse(grepl("mC",dM$variable),"mC",
                            ifelse(grepl("d",dM$variable),"d", 
                                   ifelse(grepl("nR",dM$variable),"nR","aSPL")))
                     )

# plot facet grid
p = ggplot(dM[dM$category=="d",],aes(x= dM[dM$category=="nR",]$value,y=dM[dM$category=="d",]$value))
p = p + scale_y_continuous(name="d")+ scale_x_continuous(name="nR") + xlim(0,136)
p = p + facet_grid(order~Nm)+ ggtitle("Title")
p = p + stat_bin2d(bins=50)
myPalette <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "Spectral")))
p = p + scale_fill_gradientn(colours = myPalette(100))
p = p + theme(legend.position="none")
p

我的问题如下：正确绘制了所有必需的散点图（无论如何我都认为它们是正确的），但是网格中图的位置都被弄乱了。

这是情节应该在的地方。 好像这里有图案...

问题1：代码中有明显的错误吗？ 很可能我的数据操作或对构面的调用已完全关闭……有人可以为我解决问题吗？

问题2：除了该点之外，还可以...在x轴上显示“ nR”的正确方法是什么？

干杯!

Answer 1

如果您以与要绘制的变量相对应的方式排列数据，而不是尝试对数据进行子集化以提取所需的值，那么事情将会更加顺利。 下面是一个示例，并替换了您难以理解的嵌套ifelse部分。

dM = melt(md,c("id"))
# split variable out into its components
dM <- cbind(dM,
            colsplit(dM$variable,
                     pattern = "_",
                     names = c("Nm", "order", "category"))) 
# no longer need variable, as it is represented by the combination of Nm, order, and category
dM$variable <- NULL
# rearrange putting category in the columns
dM <- dcast(dM, ... ~ category, value.var = "value")

# plot
p = ggplot(dM, aes(x=nR ,y=d))

从那里您可以像以前一样继续。