Wie erstellt man ein Liniendiagramm mit Gruppen in Base R ohne Schleifen?

Question

Ich brauche eine einfache Liniendiagramm mit Gruppen mit folgenden Daten zu erstellen:

library(ggplot2) 
    #GGPLOT 
    qplot(x=x, y=y, 
      data=test, 
      colour=group, 
      main="GGPLOT line plot with groups") + 
     geom_line() 

ich es auch tun kann, mit: kann

test = data.frame(x = rep(1:3, each = 2), 
        group = rep(c("Group 1","Group 2"),3), 
        groupcd= rep(c(1,2),3), 
        y= c(22,8,11,4,7,5) 
       ) 

ich es leicht mit GGPLOT tun TRELLIS:

library(lattice) 
xyplot(y~x, 
     type="b", 
     group=group, 
     data=test, 
     main="TRELLIS line plot with groups", 
     auto.key =list(
     lines = TRUE) 
     ) 

Allerdings bin ich ein wenig widerwillig, GGPLOT oder TRELLIS jetzt zu verwenden. Ich möchte in der Lage sein, diese Grafik zu erstellen mit Basis R. Die einzige Art, wie ich dieses Grundstück bekommen kann in der Base R zu arbeiten, ist durch for-Schleife:

# set up empty plot 
plot(test$y ~test$x, ylab="y", xlab="x", type="n", main="Base R line plot with groups") 
colors<-c("red","blue") 
#plot each group in the for loop 
number_of_groups <- as.numeric(max(unique(test$groupcd))) #calculate number of groups 
for (i in 1:number_of_groups) 
{ 
    temp <- subset(test, groupcd==i) 
    lines(temp$x, temp$y, col=colors[i]) 
    points(temp$x, temp$y, col=colors[i]) 
} 
legend("top", legend=unique(test$group), text.col =colors ) 

Dieser Ansatz scheint ziemlich verschachtelt. Gibt es einen einfacheren Weg, dies in Base R zu tun? Gibt es eine Gruppenoption in der Basis-R-Plot-Funktion? Ich danke dir sehr.

Answer 1

Was ist so etwas wie dies als Basis zu arbeiten:

test = data.frame(x = rep(1:3, each = 2), 
        group = rep(c("Group 1","Group 2"),3), 
        groupcd= rep(c(1,2),3), 
        y= c(22,8,11,4,7,5) 
       ) 

xvals <- split(test$x,test$group) 
yvals <- split(test$y,test$group) 

plot(1:max(unlist(xvals)),ylim=(c(0,max(unlist(yvals)))),type="n") 
# thanks to @BenBolker for refining this next key line 
mapply(lines,xvals,yvals,col=c("red","blue"),pch=1:2,type="o") 

Ergebnis:

Answer 2

Verschiedene Ansatz MATPLOT:

library(reshape) 
test = data.frame(x = rep(1:3, each = 2), 
        group = rep(c("Group 1","Group 2"),3), 
        groupcd= rep(c(1,2),3), 
        y= c(22,8,11,4,7,5) 
       ) 
colors<-c("red","blue") 

#Transform data to wide format 
test_transposed<-reshape(test, 
         idvar='x', 
         drop="group", 
         timevar="groupcd", 
         direction="wide") 
colors<-c("red","blue") 

#drop x column 
test_transposed$x<-NULL 

matplot(test_transposed, 
     type = "b", 
     ylab="y", 
     col=colors, 
     main="MATPLOT with groups", 
     pch = 1:2) 

legend("top", 
     legend=unique(test$group), 
     lty=1:2, 
     col=colors, 
     pch=1:2 ) 

Answer 3

Ich habe mich das auch gefragt. Meine Panel-Daten haben keine vollständige Abdeckung auf der x-Achse (Jahre), so dass matrixartige Lösungen wahrscheinlich kompliziert werden würden. Stattdessen ging ich mit ...

mytest = data.frame(
       x = rep(1:3, each = 2), 
       groupcd= rep(c(1,2),3), 
       y= c(22,8,11,4,7,5) 
      ) 
mytest = rbind(mytest,c(2,3,15),c(3,3,17)) 

plottables <- split(mytest,mytest$groupcd) 
plot(y~x,dat=plottables[[1]],type="l",xlim=range(mytest$x),ylim=range(mytest$y)) 
lapply(plottables,function(z)points(y~x,dat=z,type="l")) 

Answer 4

Ich mag würde ein wenig verlängern diese post..suppose dass instad Plotten Linien I Regressionsgeraden wollen. Die Erweiterung des Code von @Frank ..

mytest = data.frame(
       x = rep(1:3, each = 2), 
       groupcd= rep(c(1,2),3), 
       y= c(22,8,11,4,7,5) 
      ) 
mytest = rbind(mytest,c(2,3,15),c(3,3,17)) 

    plottables <- split(mytest,mytest$groupcd) 
plot(y~x,dat=plottables[[1]],type="n",xlim=range(mytest$x),ylim=range(mytest$y)) 
lapply(plottables,function(z)points(z$x, z$y)) 
lapply(plottables,function(z)lines(z$x, predict(lm(z$y ~ z$x), list(z$x)))) 

Nun nehmen wir an, ich will auch die Farben für jede Ebene der Gruppe ändern. Ich habe den Ansatz von @BenBolker vorgeschlagen versuche

xvals <- tapply(mytest$x, mytest$groupcd, function(x) return(x)) 
    yvals <- tapply(mytest$y, mytest$groupcd, function(x) return(x)) 

    plot(1:max(unlist(xvals)),ylim=(c(0,max(unlist(yvals)))),type="n") 
    mapply(points, xvals, yvals, bg=c(1:3),pch=21,type="p") 
    mapply(lines(xvals, predict(lm(yvals ~ xvals), list(xvals)), col = c(1:3))) 

aber die nicht funktionieren.