R ggplot：如何使用分面 ggplots 定義與組相關的 y 軸中斷？

Question

我有 40 個組（由 short_ID 定義）並且想要生成 40 個不同的圖，這些圖為每個 short_ID 使用不同的 y 尺度中斷。 我希望 y 尺度的中斷為 (1) 均值-2SD，(2) 均值和 (3) 均值 + 2SD。

我有一個名為 Dataplots 的數據集，其中包含我的 X 和 Y 變量以及分組變量“short_ID”。 我創建了額外的向量 M$SD11 (=mean-2SD)、M$mean 和 M$SD22 (=mean+2SD) 來定義中斷和 M$short_ID 作為分組變量。 下面的代碼部分有效，但問題是我不知道如何使中斷依賴於組（即依賴於 short_ID）。 當我運行下面的代碼時，我得到所有圖的相同 y 軸中斷，即例如向量 M$SD22 的最大值，而不是每個圖的不同 M$SD22 值。 所以我想我需要添加一些東西

"scale_y_continuous(breaks=c(M$SD11, M$mean, M$SD22)", for example "scale_y_continuous(group=M$short_ID, breaks=c(M$SD11, M$mean, M$SD22)" but this does not work.         

有人知道我可以做什么來為我的不同組（即 short_ID）定義不同的休息時間嗎？ 如何更改下面的代碼來做到這一點？ 非常感謝！

Dataplot <- ggplot(data = Dataplots, aes(x = Measure, y = Amylase_u, group = short_ID)) + geom_line() + facet_wrap(~ short_ID) +  scale_y_continuous(breaks=c(M$SD11, M$mean, M$SD22))

我添加了一個“Dataplots”和“M”的例子。 出於示例的目的，我只包含了兩個組（即 short_ID），而不是我實際擁有的 40 個。 因此，此示例需要生成 2 個圖，每個 short_ID 一個圖，每個組的 y 軸中斷點不同。

數據圖示例：

dput(Dataplots) structure(list(short_ID = c(1111, 1111, 1111, 1111, 2222, 2222, 2222, 2222), Measure = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4), Amylase_u = c(81.561, 75.648, 145.25, 85.246, 311.69, 261.74, 600.93, 291.39)), .Names = c("short_ID", "Measure", "Amylase_u"), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame", codepage = 65001L)

M的例子：

dput(M) structure(list(SD11 = c(162, 682), mean = c(97, 366), SD22 = c(32, 51), short_ID = c(1111, 2222)), .Names = c("SD11", "mean", "SD22", "short_ID"), row.names = 1:2, class = "data.frame")

@Mark 我一直在嘗試將您的建議應用於我的完整數據集，但似乎無法做到正確。 我總共有 61 個地塊。 我開始於：

myPlots <-
lapply(unique(Dataplots$short_ID), function(thisID){
Dataplots %>%
  filter(short_ID == thisID) %>%
  ggplot(aes(x = Measure, y = Amylase_u)) +
  geom_line() +
  scale_y_continuous(breaks= M %>%
                       filter(short_ID == thisID) %>%
                       select(mean) %>%
                       as.numeric()
  ) +
  ggtitle(thisID)
 })

（如您所見，我決定僅在 y 軸上采用主題均值，並決定放棄 SD。）然后我繼續您最后的牛圖建議：

plot_grid(ggdraw() + draw_label("Amylase_u", angle = 90), plot_grid(
plot_grid(plotlist = lapply(myPlots, function(x){x + theme(axis.title = element_blank())}))
, ggdraw() + draw_label("Measurement")
, ncol = 1
, rel_heights = c(0.9, .1))
, nrow = 1, rel_widths =  c(0.05, 0.95))

然而，這會產生 61 個圖，y 軸上有主題平均值，但沒有測量其中的測量值（因此圖表本身丟失）。 我想可能有一個 ')' 放錯了地方，所以我試過：

plot_grid(
ggdraw() + draw_label("Amylase_u", angle = 90)
, plot_grid(
plot_grid(plotlist = lapply(myPlots, function(x){x +theme(axis.title = element_blank())}))
, ggdraw() + draw_label("Measurement")
, ncol = 1
, rel_heights = c(0.9, .1)
, nrow = 1
, rel_widths =  c(0.05, 0.95)))

這確實給了我圖表，但它們很小而且布局很糟糕（Rplot2）。 我也嘗試調整相對高度和寬度，但即使在閱讀幫助文件后也不太明白我應該如何調整它們。

再次感謝！

繪圖2

最后，我刪除了每個圖頂部的 IDnumbers，因為它們並不是真正必要的，這已經大大改善了圖 (Rplot3)，但仍然需要調整布局。

繪圖3

Answer 1

我的理解是，這在facet功能中仍然是不可能的。 但是，您可以使用cowplot包自己完成。

首先，循環您的想法（在lapply ）並生成您想要的每個子圖。 請注意，我使用dplyr進行管道和過濾。

myPlots <-
  lapply(unique(Dataplots$short_ID), function(thisID){
    Dataplots %>%
      filter(short_ID == thisID) %>%
      ggplot(aes(x = Measure, y = Amylase_u)) +
      geom_line() +
      scale_y_continuous(breaks= M %>%
                           filter(short_ID == thisID) %>%
                           select(SD11, mean, SD22) %>%
                           as.numeric()
                         ) +
      ggtitle(thisID)
  })

然后，從帶有繪圖列表的cowplot調用函數plot_grid ：

plot_grid(plotlist = myPlots)

給出：

一些注意事項：

• cowplot自動加載自己的默認樣式，因此請使用theme_set返回您喜歡的樣式
• 您包含的數據似乎並未真正涵蓋您為 y 軸中斷提供的所有閾值
• 這應該適用於任意數量的子圖，盡管您可能想要/需要調整標簽和對齊方式以使其可讀。

由於我不確定您的目標是什么，這是另一種選擇。 如果您只想繪制與平均值的偏差（以標准差表示）以使更改具有可比性，您只需計算組內列的 z 分數並繪制結果。 再次使用dplyr ：

Dataplots %>%
  group_by(short_ID) %>%
  mutate(scaledAmylase = as.numeric(scale(Amylase_u)) ) %>%
  ggplot(aes(x = Measure
             , y = scaledAmylase)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~short_ID)

給

或者，如果平均值/標准差是在其他地方計算/定義的（並存儲在M ）而不是直接來自數據，您可以使用M而不是數據進行縮放：

Dataplots %>%
  left_join(M) %>%
  mutate(scaledAmylase = (Amylase_u - mean) / ((SD22 - mean) / 2) ) %>%
  ggplot(aes(x = Measure
             , y = scaledAmylase)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~short_ID)

給

而且，因為我不能單獨留下足夠好，這里是plot_grid方法的一個版本，它刪除了重復的軸標題並只包含它們一次（就像facet_wrap一樣）。 如上所述，增加子圖的數量或縱橫比將迫使您在這里調整相對值：

plot_grid(
  ggdraw() + draw_label("Amylase_u", angle = 90)
  , plot_grid(
    plot_grid(plotlist = lapply(myPlots, function(x){x + theme(axis.title = element_blank())}))
    , ggdraw() + draw_label("Measurement")
    , ncol = 1
    , rel_heights = c(0.9, .1))
  , nrow = 1
  , rel_widths =  c(0.05, 0.95)
 )

給