Tidy Auswertung Programmierung und ggplot2

Der Versuch, einen relativ einfachen Wrapper zu schreiben, um einige Plots zu erstellen, kann aber nicht herausfinden, wie sauber Auswertung der Gruppierungsvariablen als ... angegebene Beispiel-Funktion, die Facetten Variablen spezifiziert, aber nicht durch Gruppierung zu unterscheiden. ..Tidy Auswertung Programmierung und ggplot2

my_plot <- function(df = starwars, 
        select = c(height, mass), 
        ...){ 
    results <- list() 
    ## Tidyeval arguments 
    quo_select <- enquo(select) 
    quo_group <- quos(...) 
    ## Filter, reshape and plot 
    results$df <- df %>% 
        dplyr::filter(!is.na(!!!quo_group)) %>% 
        dplyr::select(!!quo_select, !!!quo_group) %>% 
        gather(key = variable, value = value, !!!quo_select) %>% 
        ## Specify what to plot 
        ggplot(aes(value)) + 
        geom_histogram(stat = 'count') + 
        facet_wrap(~variable, scales = 'free', strip.position = 'bottom') 
    return(results) 
} 
## Plot height and mass as facets but colour histograms by hair_color 
my_plot(df = starwars, select = c(height, mass), hair_color)

Groß es funktioniert, aber wie zwischen verschiedenen hair_color zu unterscheiden? Normalerweise wird diese innerhalb aes() getan, aber da dies mit den Ergebnissen von quos() (dh quo_group) Ich (glaube ich)

my_plot <- function(df = starwars, 
        select = c(height, mass), 
        ...){ 
    results <- list() 
    ## Tidyeval arguments 
    quo_select <- enquo(select) 
    quo_group <- quos(...) 
    ## Filter, reshape and plot 
    results$df <- df %>% 
        dplyr::filter(!is.na(!!!quo_group)) %>% 
        dplyr::select(!!quo_select, !!!quo_group) %>% 
        gather(key = variable, value = value, !!!quo_select) %>% 
        ## Specify what to plot, including colouring by the supplied ... groupings 
        ggplot(aes_(~value, colour = !!!quo_group)) + 
        geom_histogram(stat = 'count') + 
        facet_wrap(~variable, scales = 'free', strip.position = 'bottom') 
    return(results) 
} 
## Plot height and mass as facets but colour histograms by hair_color 
my_plot(df = starwars, select = c(height, mass), hair_color) 
Error in !quo_group : invalid argument type

statt aes_() verwenden kann ich nicht sehen, oder trainieren Sie jetzt Programming with dplyr mehrmals gelesen zu haben wo ich falsch liege.

Kann jemand meinen Fehler aufzeigen/mir den Weg zeigen?

Quelle

2017-06-14 slackline

In Ihrer zweiten Funktion, warum haben Sie zwei Zeilen mit 'ggplot (aes (etc.))'? – FlorianGD

Wenn Sie 'quo (...)' anstelle von 'quos (...)' verwenden, dann funktionieren die Dinge in 'aes_' a la' aes_ (~ value, color = quo_group) '. Aber vielleicht brauchen Sie eine Liste von Gruppierungsvariablen für etwas anderes? – aosmith

Oh, ich sehe, 'quos' gibt eine Liste zurück. Wenn Sie also nur das erste Element der 1-Element-Liste verwenden möchten, das von 'quos (...)' kommt, benötigen Sie 'color = quo_group [[1]]' in 'aes_'. – aosmith

Ich bin mir nicht sicher, ob ich die Frage verstehe. Entspricht dies den Anforderungen?

library(ggplot2) 
library(data.table) 

your_plot <- function(df, select, color=NULL) { 

    df <- as.data.table(df)[, mget(na.omit(c(select, color)))] 

    ggplot(melt(df, color, select), aes_string(x=quote(value), color=color)) + 
    geom_histogram(stat="count") + 
    facet_wrap(~variable, scales="free", strip.position="bottom") 

} 

your_plot(dplyr::starwars, c("height", "mass"), "hair_color")

Dies verwendet die meltselect Variablen zu stapeln, mit dem color Variable (n) für jeden Stapel wiederholt. Es verwendet auch aes_string, da schlägt fehl, wenn color=NULL.

Quelle

2018-02-08 04:03:32 dnlbrky

Tidy Auswertung Programmierung und ggplot2

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