将我data.frame从宽表转换为长表时遇到一些麻烦.目前它看起来像这样:
Code Country 1950 1951 1952 1953 1954
AFG Afghanistan 20,249 21,352 22,532 23,557 24,555
ALB Albania 8,097 8,986 10,058 11,123 12,246
现在我想把它data.frame变成一个长期的data.frame.像这样的东西:
Code Country Year Value
AFG Afghanistan 1950 20,249
AFG Afghanistan 1951 21,352
AFG Afghanistan 1952 22,532
AFG Afghanistan 1953 23,557
AFG Afghanistan 1954 24,555
ALB Albania 1950 8,097
ALB Albania 1951 8,986
ALB Albania 1952 10,058
ALB Albania 1953 11,123
ALB Albania 1954 12,246
我已经看过并尝试了它melt()的reshape()功能,因为有些人提出了类似的问题.但是,到目前为止我只得到凌乱的结果.
如果有可能我想用这个reshape() …
我有以下数据框:
A B C D Xax
0.451 0.333 0.034 0.173 0.22
0.491 0.270 0.033 0.207 0.34
0.389 0.249 0.084 0.271 0.54
0.425 0.819 0.077 0.281 0.34
0.457 0.429 0.053 0.386 0.53
0.436 0.524 0.049 0.249 0.12
0.423 0.270 0.093 0.279 0.61
0.463 0.315 0.019 0.204 0.23
我需要在同一个图中绘制所有这些列(在x轴上我想要变量Xax,y轴是变量A,B,C和D),并且还要单独绘制每个变量的回归线.
我试过这个:
pl<-ggplot(data=df) + geom_point(aes(x=Xax,y=A,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=B,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=C,size=10)) +
geom_point(aes(x=Xax,y=D,size=10)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black")
但它只绘制了第一个(Xax和A)
我正在尝试绘制一条带有几条曲线的图.x轴不是数值,而是字符串.
这很好用(比如如何在R中绘制数据帧的所有列):
require(ggplot2)
df_ok <- rbind(data.frame(x=4:1,y=rnorm(4),d="d1"),data.frame(x=3:1,y=rnorm(3),d="d2"))
ggplot(df_ok, aes(x,y)) + geom_line(aes(colour=d))
但我的数据看起来像这样:
require(ggplot2)
df_nok <- rbind(data.frame(x=c("four","three","two","one"),y=rnorm(4),d="d1"),data.frame(x=c("three","two","one"),y=rnorm(3),d="d2"))
ggplot(df_nok, aes(x,y)) + geom_line(aes(colour=d))
我得到错误geom_path:每组只包含一个观察.你需要调整群体美感吗？.即使没有出现图形线,也会绘制轴,并且x轴包含正确的标签 - 但也是错误的顺序.
知道如何尽可能简单地绘制这个吗？(另请注意某些系列的缺失x值).
我试图让类似这样的回答一个情节:/sf/answers/341455551/
我的数据框如下所示:
df2 <- read.table(text='measurements samples value
1 4hours sham1 6
2 1day sham1 175
3 3days sham1 417
4 7days sham1 163
5 14days sham1 37
6 90days sham1 134
7 4hours sham2 8
8 1day sham2 402
9 3days sham2 482
10 7days sham2 67
11 14days sham2 16
12 90days sham2 31
13 4hours sham3 185
14 1day sham3 402
15 3days sham3 482
16 7days sham3 85
17 14days sham3 29
18 90days sham3 10',header=T) …以下是我作为csv文件导入的数据类型:
RPID mm ID Time Freq Freq.1 Freq.2
RPO483 1 B6AC 5 23301 30512
RPO483 1 B6AC 25 19 17
RPO244 1 B6C 5 14889 20461
RPO244 1 B6C 25 81 86
RPO876 1 G3G3A 5 106760 59950 103745
RPO876 1 G3G3A 25 4578 38119 37201
RPO876 7 F3G3A 5 205803 148469 173580
RPO876 7 F3G3A 25 28648 30321 26454
RPO939 7 F3E324A 5 242285
RPO939 7 F3E324A 25 42837
RPO934 7 F3E325A 5 242001 129272 112371
RPO934 7 F3E325A …