Konnte nicht mehr als 3 Elemente in einem Ausdruck für geom_text von ggplot2

Question

Ich habe einen Datenrahmen, für den ich ein lineares Modell berechne und den Korrelationskoeffizienten und seine Bedeutung mit geom_text einbeziehen möchte.

structure(list(ppno = c(1L, 1L, 1L, 10L, 10L, 10L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 
8L, 8L, 9L, 9L, 9L), light.color = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("B", "IR", 
"IR+B"), class = "factor"), session = c(2L, 1L, 3L, 2L, 3L, 1L, 
1L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 
1L, 3L, 1L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L), time = structure(c(1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("pre", 
"post"), class = "factor"), pre.pri.s = c(NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), pre.pri.r = c(8L, 4L, 6L, 
2L, 2L, 4L, 10L, 12L, 9L, 24L, 16L, 15L, 15L, 15L, 15L, 3L, 5L, 
7L, 13L, 11L, 12L, 16L, 15L, 14L, 21L, 5L, 8L, 1L, 0L, 0L), pre.nwc = c(5L, 
2L, 4L, 2L, 2L, 4L, 10L, 10L, 9L, 11L, 10L, 11L, 12L, 11L, 11L, 
3L, 5L, 6L, 9L, 11L, 12L, 12L, 11L, 10L, 11L, 5L, 8L, 1L, 0L, 
0L), pre.ppi = structure(c(3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 
3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, NA, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 
2L, 3L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "NULL"), class = "factor"), 
    pre.pri.nwc = c(1.6, 2, 1.5, 1, 1, 1, 1, 1.2, 1, 2.18181818181818, 
    1.6, 1.36363636363636, 1.25, 1.36363636363636, 1.36363636363636, 
    1, 1, 1.16666666666667, 1.44444444444444, 1, 1, 1.33333333333333, 
    1.36363636363636, 1.4, 1.90909090909091, 1, 1, 1, NaN, NaN 
    ), post.pri.s = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA), post.pri.r = c(4L, 4L, 7L, 0L, 0L, 4L, 
    3L, 8L, 7L, 16L, 12L, 19L, 6L, 10L, 4L, 1L, 3L, 0L, 3L, 11L, 
    15L, 8L, 9L, 9L, 8L, 4L, 3L, 0L, 0L, 0L), post.nwc = c(4L, 
    3L, 4L, 0L, 0L, 3L, 3L, 8L, 7L, 10L, 9L, 15L, 5L, 9L, 4L, 
    1L, 3L, 0L, 3L, 8L, 13L, 8L, 9L, 9L, 8L, 4L, 3L, 0L, 0L, 
    0L), post.ppi = structure(c(2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 5L, 1L, 1L, NA, 3L, 2L, 1L, 1L, 
    2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3", "4", 
    "NULL"), class = "factor"), post.pri.nwc = c(1, 1.33333333333333, 
    1.75, NaN, NaN, 1.33333333333333, 1, 1, 1, 1.6, 1.33333333333333, 
    1.26666666666667, 1.2, 1.11111111111111, 1, 1, 1, NaN, 1, 
    1.375, 1.15384615384615, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NaN, NaN, NaN), 
    delta.pri.r = c(4, 0.1, -1, 2, 2, 0.1, 7, 4, 2, 8, 4, -4, 
    9, 5, 11, 2, 2, 7, 10, 0.1, -3, 8, 6, 5, 13, 1, 5, 1, 0.1, 
    0.1), delta.nwc = c(1, -1, 0.1, 2, 2, 1, 7, 2, 2, 1, 1, -4, 
    7, 2, 7, 2, 2, 6, 6, 3, -1, 4, 2, 1, 3, 1, 5, 1, 0.1, 0.1 
    ), delta.pri.nwc = c(-0.6, -0.666666666666667, 0.25, NaN, 
    NaN, 0.333333333333333, 0.1, -0.2, 0.1, -0.581818181818182, 
    -0.266666666666667, -0.0969696969696969, -0.05, -0.252525252525252, 
    -0.363636363636364, 0.1, 0.1, NaN, -0.444444444444444, 0.375, 
    0.153846153846154, -0.333333333333333, -0.363636363636364, 
    -0.4, -0.90909090909091, 0.1, 0.1, NaN, NaN, NaN), delta.vas = c(4.081632, 
    -43.877544, -8.163264, -2.040816, 0.510204, 9.183672, 8.163264, 
    8.163264, 11.224488, 0, -14.285712, -11.224488, 19.387752, 
    0, 26.530608, 2.040816, 10.20408, 11.224488, 42.346932, -10.20408, 
    -28.06122, 11.224488, 5.612244, 21.428568, 22.448976, 0, 
    23.469384, 0.510204, -1.020408, 0)), .Names = c("ppno", "light.color", 
"session", "time", "pre.pri.s", "pre.pri.r", "pre.nwc", "pre.ppi", 
"pre.pri.nwc", "post.pri.s", "post.pri.r", "post.nwc", "post.ppi", 
"post.pri.nwc", "delta.pri.r", "delta.nwc", "delta.pri.nwc", 
"delta.vas"), row.names = c(NA, -30L), class = "data.frame") 

diesen Code für den Plot verwenden.

p <- ggplot(data=mpq.vas, mapping=aes(x=delta.vas, y=delta.pri.r, 
    colour=light.color)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(aes(group=1), method="lm", size=1, colour="black") 
# 
# Clean up the basics. 
pp <- p + geom_hline(yintercept=0, colour="grey60") + 
    geom_vline(xintercept=0, colour="grey60") + 
    scale_colour_manual(name="Treatment\ncolor", values=cols) + 
    scale_x_continuous(name= 
    expression(paste(Delta, " VAS pain [t(0) - t(60)]")))+ 
    scale_y_continuous(name=expression(paste(Delta, "PRI(r) [pre - post]"))) 
# 
# Add correlation info. 
val <- cor.test(mpq.vas$delta.vas, mpq.vas$delta.pri.r) 

Als ich dann versuchen, die Korrelationskoeffizienten irgendwo im Text hinzuzufügen, erhalte ich ein Fehler über ein unerwartetes Symbol an der Stelle der Q in dem Etikett.

pp + geom_text(aes(x=20, y=-5, label=paste("italic(r) ==", 3, "Q", sep=" ")), 
    parse=TRUE, colour="black") 

(ja, ich weiß, eine Korrelation von 3 ist unmöglich, nur ein Beispiel).

würde ich tun:

pp + geom_text(aes(x=20, y=-5, label=paste("italic(r) ==", round(val$estimate, digits=2), "\np < 0.0001", sep=" ")),  parse=TRUE, colour="black") 

Aber das erzeugt die gleichen Fehler, jetzt an dem \ n Dingen. Was mache ich falsch?

Answer 1

pp + geom_text(aes(x=20, y=-5, 
    label=paste("list(italic(r) ==", round(val$estimate, digits=2), ", p < 0.0001)")), 
    parse=TRUE, colour="black") 

Der Schlüssel ist, dass das Etikett Argument analysiert wird, wenn Parst == TRUE, bedeutet dies, dass die Texte ein gleiches Format wie in haben müssen? Plotmath.

Was die geom_text genau das tun, ist wie folgt:

expr <- parse(text=label) 

und dann Text zeichnen die ausdr als Label verwendet wird. Das Label-Argument muss also ein gültiger Ausdruck sein. In Ihrem Beispiel

paste("italic(r) ==", 3, "Q", sep=" ") 

ist ungültig Ausdruck, so

parse(text=paste("italic(r) ==", 3, "Q", sep=" ")) 

induziert einen Fehler.

In plotmath, wenn Sie Symbole verketten wollen, dann müssen Sie verwenden:

paste(x, y, z) 
list(x, y, z) 

Also, wenn Sie wollen einfach concat, dann

geom_text(foobar, label=paste("paste(italic(r) ==", 3, "Q)", sep=" ")) 

Die erste (außerhalb) Paste concats ein Stück Text in eine Textvariable. Die zweite (innere) Paste wird im Plotmath-Prozess verwendet.

In meinem obigen Beispiel habe ich eine Liste (siehe? Plotmath) anstelle von paste verwendet, da stats und p value durch `, 'getrennt sind.