在 R ggplot 中，用两个不同的子集绘制散点图

Question

这是我的数据的样子。 长话短说，我想散点图 A 组的 Y 值与 B 组的相应 X 值，并可以选择按样本为其着色。

我做了很多像这样的数据绘制（有更多变量），但它总是在subset(data, Group=='A')像or 这样的子集中subset(data, Group=='B')。当我需要跨组绘图时，这是罕见的情况。

情节代码本身很简单：

ggplot(data, aes(x=X(B), y=Y(A), color=as.factor(Sample))) +
geom_point()

我意识到我的 X(B) 和 Y(A) 不起作用；这只是为了说明目标。我还假设有一种方法可以生成仅包含 X(B) 和 Y(A) 值的新数据集；当然对任何方法都持开放态度，但我更喜欢在 GGPLOT 中处理实际的图表。这是我的可重复性数据集：

data <- structure(list(Group = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", 
"B", "B", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B"), 
    Sample = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), Point = c(1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L), X = c(-3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -2.3624, -2.3877, 
    -2.6475, -3.0975, -3.1393, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, -3.26, 
    -0.6476, -0.7056, -0.7367, -0.9883, -0.9003), Y = c(22.55, 
    22.02, 19.41, 10.92, 8.3, 4.14, 4.42, 9.92, 9.86, 7.57, 67.94, 
    66.92, 70.26, 63.37, 61.85, 11.79, 10.86, 12.96, 12.44, 11.69
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))

Answer 1

X(B)您可以通过旋转得到和的等价物Y(A)：

library(tidyverse)

pivoted <- data %>% 
  pivot_wider(names_from = Group, values_from = X:Y)

# data before pivoting
head(as_tibble(data))

# # A tibble: 6 x 5
#   Group Sample Point     X     Y
#   <chr>  <int> <int> <dbl> <dbl>
# 1 A          1     1 -3.26 22.6 
# 2 A          1     2 -3.26 22.0 
# 3 A          1     3 -3.26 19.4 
# 4 A          1     4 -3.26 10.9 
# 5 A          1     5 -3.26  8.3 
# 6 B          1     1 -2.36  4.14

# after pivoting
head(pivoted)

# # A tibble: 6 x 6
#   Sample Point   X_A    X_B   Y_A   Y_B
#    <int> <int> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
# 1      1     1 -3.26 -2.36   22.6  4.14
# 2      1     2 -3.26 -2.39   22.0  4.42
# 3      1     3 -3.26 -2.65   19.4  9.92
# 4      1     4 -3.26 -3.10   10.9  9.86
# 5      1     5 -3.26 -3.14    8.3  7.57
# 6      2     1 -3.26 -0.648  67.9 11.8 

然后您可以轻松调整您的插图代码：

ggplot(pivoted, aes(x=X_B, y=Y_A, color=as.factor(Sample))) +
  geom_point()