在 R 中繪制回歸列表的系數

Question

我有一個包含 14 個系數列表的列表。每個子列表是一個區域的四分之一。 我需要將 1-14 的系數繪制為 X（時間進程），將系數本身繪制為 Y，每個區域都有不同的圖表。 一個可重現的例子是：

iris1 <- iris
iris2 <- iris
iris3 <- iris
iris_list <- list(iris, iris1, iris2, iris3)
res = lapply(iris_list, function(x){
    test <- dlply(x, "Species", function(x) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))
     return(test)
 })

現在，我需要將 [ 1 ], [[2]], [[3]] 繪制為 X，作為 1,2,3...（一年的四分之一）為每個物種繪制不同的圖以及每個季度。 在這種情況下，我知道它將是一條平線，因為數據是相同的，但假裝不是。 最好，我想使用 ggplot2。 X 和微分都相似的圖的一個例子是： 這里，每個圖形是一個區域（物種），x 是時間。 謝謝！ 為了澄清起見，我不必繪制截距。

Answer 1

你想做什么不是很清楚，但我試着猜測：首先，我改變了你的例子來注入一些隨機性，所以線圖不會是一條平線。 其次，我從res提取每個子列表的每個物種的系數，並將其轉換為長格式數據幀（使用reshape2::melt ）。 最后，我使用species作為分面變量繪制df

library(ggplot2)
library(plyr)
set.seed(4)
index <- lapply(1:4,function(x){sample(1:150,100,replace = T)})
iris_list <- lapply(index,function(ind){
  iris[ind,]
})

res  <-  lapply(iris_list, function(x){
  test <- plyr::dlply(x, "Species", function(x) lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))
  return(test)
})

df <- as.data.frame(sapply(res,function(x){
  do.call(rbind,lapply(x,coef))[,-1]
}))
df$species <- rownames(df)
m <- reshape2::melt(df)
m$variable <- as.integer(m$variable)


ggplot(m,aes(x=variable,y=value))+
  geom_line(aes(group=species))+
  facet_wrap(~species)

這給了你這個情節： 現在您必須通過更改theme選項和添加col來自定義繪圖