我在 facet_wrap 之后通过另一个变量将相关系数放在散点图上时遇到问题。下面是我使用 mtcars 数据集制作的示例,用于说明目的。当我绘制出来时,两个图都有相同的相关数。似乎没有为每个方面计算相关系数。我想不出实现这一目标的方法。如果有人可以帮助解决这个问题,真的很感激......
library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digits)
corr_pval <- tryCatch(format(cor.test(x,y, method=method)$p.value,
scientific=TRUE),
error=function(e) NA)
paste(method, 'r = ', corr_coef, ',', 'pval =', corr_pval)
}
sca.plot <- function (cor.coef=TRUE) {
df<- mtcars %>% filter(vs==1)
p<- df %>%
ggplot(aes(x=hp, y=mpg))+
geom_point()+
geom_smooth()+
facet_wrap(~cyl, ncol=3)
if (cor.coef) {
p<- p+geom_text(x=0.9*max(df$hp, na.rm=TRUE),
y=0.9*max(df$mpg, na.rm=TRUE),
label = corr_eqn(df[['hp']],df[['mpg']],
method='pearson'))
}
return (p)
}
sca.plot(cor.coef=TRUE)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
通过 variable 调用 facets inputFacet
,循环这个变量以corr_enq
使用变量名和get
.
在闪亮中,您可能会有用户输入,因为input$facet
这里称为inputFacet
. 我们绘制主图以获取这个变量facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3)
。接下来,我们使用 循环遍历所有方面选项for(i in seq_along(resCor$facets))
并将结果存储在 中rescore
。
这应该可以解决“未为每个方面计算相关系数”的问题。
library(dplyr)
library(ggplot2)
inputFacet <- "cyl"
cor.coef = TRUE
df <- mtcars
p <- df %>%
ggplot(aes(hp, mpg))+
geom_point()+
geom_smooth()+
facet_wrap(~ get(inputFacet), ncol = 3)
if (cor.coef) {
resCor <- data.frame(facets = unique(mtcars[, inputFacet]))
for(i in seq_along(resCor$facets)) {
foo <- mtcars[mtcars[, inputFacet] == resCor$facets[i], ]
resCor$text[i] <- corr_eqn(foo$hp, foo$mpg)
}
colnames(resCor)[1] <- inputFacet
p <- p + geom_text(data = resCor,
aes(0.9 * max(df$hp, na.rm = TRUE),
0.9 * max(df$mpg, na.rm = TRUE),
label = text))
}
p
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)