Organisieren von Daten aus Physikexperimenten für ggplot2

Question

Ich versuche derzeit, ggplot2 zu verwenden, um Ergebnisse von einfachen Strom-Spannungsexperimenten zu visualisieren. Ich habe natürlich gute Ergebnisse für eine Datenmenge erzielt.

Allerdings habe ich eine Reihe von Strom-Spannungs-Datensätzen, die ich Eingang in R rekursiv die folgende Organisation zu erhalten (minimal Code):

data.frame(cbind(batch(string list), sample(string list), dataset(data.frame list))) 

Edit: Meine Daten werden in Textdateien Namen gespeichert batchname_sampelnummer.txt, mit Spannungs- und Stromspalten. Der Code, den ich zu importieren verwenden, um sie ist:

require(plyr) 
require(ggplot2) 

#VARIABLES 
regex <- "([[:alnum:]_]+).([[:alpha:]]+)" 
regex2 <- "G5_([[:alnum:]]+)_([[:alnum:]]+).([[:alpha:]]+)" 

#FUNCTIONS 
getJ <- function(list, k) llply(list, function(i) llply(i, function(i, indix) getElement(i,indix), indix = k)) 

#FILES 
files <- list.files("Data/",full.names= T) 

#NAMES FOR FILES 
paths <- llply(llply(files, basename),function(i) regmatches(i,regexec(regex,i))) 
paths2 <- llply(llply(files, basename),function(i) regmatches(i,regexec(regex2,i))) 
names <- llply(llply(getJ(paths, 2)),unlist) 
batches <- llply(llply(getJ(paths2, 2)),unlist) 
samples <- llply(llply(getJ(paths2, 3)),unlist) 

#SETS OF DATA, NAMED 
sets <- llply(files,function(i) read.table(i,skip = 0, header = F)) 
names(sets) <- names 
for (i in as.list(names)) names(sets[[i]]) <- c("voltage","current") 

df<-data.frame(cbind(batches,samples,sets))  

und ein minimalen Daten können über generiert werden:

require(plyr) 

batch <- list("A","A","B","B") 
sample <- list(1,2,1,2) 
set <- list(data.frame(voltage = runif(10), current = runif(10)),data.frame(voltage = runif(10), current = runif(10)),data.frame(voltage = runif(10), current = runif(10)),data.frame(voltage = runif(10), current = runif(10))) 

df<-data.frame(cbind(batch,sample,set)) 

Meine Frage ist: ist es möglich, die Daten zu verwenden, wie einen Code zum Plotten mit ähnlich wie folgt (was nicht funktioniert)?

ggplot(data, aes(x = dataset$current, y = dataset$voltage, colour = sample)) + facet_wrap(~batch) 

Die allgemeinere Version wäre: ist ggplot2 Lage rohe physikalische Daten von handeling, statistischen Daten diskreten, im Gegensatz (wie Diamanten, Autos)?

Answer 1

Mit den neu definierten Problem (zweispaltige Dateien mit dem Namen „batchname_samplenumber.txt“), würde ich die folgende Strategie vorschlagen:

read_custom <- function(f, ...) { 
d <- read.table(f, ...) 
names(d) <- c("V", "I") 
## extract sample and batch from the base filename 
ids <- strsplit(gsub(".txt", "", f), "_") 
d$batch <- ids[[1]][1] 
d$sample <- ids[[1]][2] 
d 
} 

## list files to read 
files <- list.files(pattern=".txt") 
## read them all in a single data.frame 
m <- ldply(files, read_custom) 

Answer 2

Es ist nicht klar, wie die Beispielnamen in Bezug auf den Datensatz definiert sind. Die allgemeine Idee für ggplot2 ist, dass Sie alle Ihre Daten in Form eines geschmolzenen (langen) Datenrahmens gruppieren sollten.

library(ggplot2) 
library(plyr) 
library(reshape2) 

l1 <- list(batch="b1", sample=paste("s", 1:4, sep=""), 
      dataset=data.frame(current=rnorm(10*4), voltage=rnorm(10*4))) 
l2 <- list(batch="b2", sample=paste("s", 1:4, sep=""), 
      dataset=data.frame(current=rnorm(10*4), voltage=rnorm(10*4))) 
l3 <- list(batch="b3", sample=paste("s", 1:4, sep=""), 
      dataset=data.frame(current=rnorm(10*4), voltage=rnorm(10*4))) 

list_to_df <- function(l, n=10){ 

    m <- l[["dataset"]] 
    m$batch <- l[["batch"]] 
    m$sample <- rep(l[["sample"]], each=n) 
    m 
} 

## list_to_df(l1) 

m <- ldply(list(l1, l2, l3), list_to_df) 

ggplot(m) + facet_wrap(~batch)+ 
    geom_path(aes(current, voltage, colour=sample))