多重绘图功能R

Question

我是R的新手，并且过去一周一直在尝试通过Google和论坛找到解决方案。 我的问题：我有一个数据集，需要针对年龄进行绘制。 在40种不同条件下，有1000多个变量具有不同的测量值。 看起来像这样：

Age   Variables1  Variable2 (....) Variable1000 > 
 |        |
 |        |
 v        v

我需要做的是针对每个变量列绘制条件（年龄）并以不同的图形式输出（所有这些只是散点图）。 而且，我希望将输出限制为仅具有正趋势线系数的变量。

因此，目前我的代码非常丑陋，基本上是我真正需要的草稿。

plotest <- function(lung){
  # need to add the condition of abline function coefficient > 0 before plotting    
  plot(lung$Age, lung$hsa.let.7a.1, xlab = "Age", ylab = "miRNA")
  abline(lm(lung$hsa.let.7a.1 ~ lung$Age), col= "red")
  return(plot)
}
par(mfrow=c(2,2))
for (i in lung{plotest(i)})

我知道这主要是错误的。 对于所有可怕的事情感到抱歉。

谁能将我定向到任何来源，但在如此大的数据集中如何指定范围却可能被我忽略了？ 和功能语法？ 我做过一些Python，但是发现R在这方面更加令人困惑...

谢谢大家，保罗

Answer 1

这应该非常接近您的要求，尽管您要处理的1000张图形超出了我的范围。

# make up some data
x <- seq(1,10,len=100)
set.seed(1)    # for reproducible example
df <- data.frame(x,y1=1+2*x+rnorm(100), 
                   y2=3-4*x+rnorm(100),
                   y3=2+0.001*x+rnorm(100))

# this does the work...
lapply(colnames(df)[-1],function(col){
  form <- formula(paste(col,"x",sep="~"))
  fit  <- lm(form,df)
  if (coef(fit)[2] >0) {
    plot(form,df)
    abline(fit)
  }
})

您的代码不是那么遥远。 此示例采用除第一个列名称之外的所有列名称（ colnames(df)[1] ），并将它们一次传递给函数。 该函数使用列名和第一列的名称创建一个公式变量，调用lm(...) ，检查x的系数是否> 0，如果是，则绘制数据和最佳拟合线。

查找有关formula(...) ， lm(...)和coef(...)的文档。 请注意，此示例具有一个变量y3 ，其斜率为正，但与0的斜率没有显着差异。您应该考虑如何处理这种情况。