小编zap*_*008的帖子

有没有快速的方法将表添加到我的ggplot2图表？我希望这个表的每个行的值在指定的相同断点处scale_x_continuous(),但旁边有百分比(%)符号.我的最终目标是创建如下图所示的内容.但是,我不知道如何添加表格.

下面的代码块只在ggplot2中生成两行,应该足以为我提供一个示例:

require(ggplot2)
df <- data.frame(a = seq(0, 90, 10), b = seq(10, 100, 10))
df.plot <- ggplot(data = df, aes(x = seq(1, 100, 10))) + geom_line(aes(y = a), colour = 'red') +
           geom_line(aes(y = b), colour = 'blue') + scale_x_continuous(breaks = seq(0,100,10))
df.plot

这里提出了一个类似的问题,但给出的答案更多的是一种解决方法,对于一个有2行的表来说看起来不太好.我将要弄乱Brian Diggs提供的线索,但我想我会发布这个以防任何人已经做过这样的事情.任何帮助将不胜感激!

编辑:感谢@baptiste帮助我解决这个问题.我在下面发布了自己的回复,完成了他的开始.

5天仍然没有答案

• 从Simon的评论中可以看出,这是一个可重复且非常奇怪的问题.似乎只有当一个具有很高预测能力的逐步回归被包含在一个函数中时才会出现这个问题.

我一直在努力解决这个问题,任何帮助都会非常感激.我正在尝试编写一个运行几个逐步回归的函数,并将所有这些函数输出到列表中.但是,R在读取我在函数参数中指定的数据集时遇到问题.我在各种电路板上发现了几个类似的错误(这里,这里和这里),但是它们似乎都没有得到解决.这一切都归结为在用户定义的函数中调用step()的一些奇怪问题.我使用以下脚本来测试我的代码.多次运行整个过程,直到出现错误(相信我,它会):

test.df <- data.frame(a = sample(0:1, 100, rep = T),
                      b = as.factor(sample(0:5, 100, rep = T)),
                      c = runif(100, 0, 100),
                      d = rnorm(100, 50, 50))
test.df$b[10:100] <- test.df$a[10:100] #making sure that at least one of the variables has some predictive power

stepModel <- function(modeling.formula, dataset, outfile = NULL) {
  if (is.null(outfile) == FALSE){
    sink(file = outfile,
         append = TRUE, type = "output")
    print("")
    print("Models run at:")
    print(Sys.time())
  }
  model.initial <- …

我写了一个小函数来将我的数据集划分为训练和测试集.但是,在处理因子变量时遇到了麻烦.在我的代码的模型验证阶段,如果模型是在没有来自每个级别的因子的表示的数据集上构建的,那么我会收到错误.如何修复此partition()函数以包含来自因子变量的每个级别的至少一个观察？

test.df <- data.frame(a = sample(c(0,1),100, rep = T),
                      b = factor(sample(letters, 100, rep = T)),
                      c = factor(sample(c("apple", "orange"), 100, rep = T)))

set.seed(123)
partition <- function(data, train.size = .7){
  train <- data[sample(1:nrow(data), round(train.size*nrow(data)), rep= FALSE), ]
  test <- data[-as.numeric(row.names(train)), ]
  partitioned.data <- list(train = train, test = test)
  return(partitioned.data)
}

part.data <- partition(test.df)
table(part.data$train[,'b'])
table(part.data$test[,'b'])

编辑 - 使用'caret'包和createDataPartition()的新函数:

partition <- function(data, factor=NULL, train.size = .7){
  if (("package:caret" %in% search()) == FALSE){
    stop("Install and Load 'caret' package")
  }
  if …

我试图采用格式不佳的美元值的字符向量并将其转换为数字.值的格式如下所示,带有前导和尾随空格,逗号和美元符号:

x <- c(" 18,000.50 ", " $1,240.30 ", " $125.00 ")

我试图使用以下函数来摆脱除数字和点之外的所有字符,但它不起作用:

trim_currency <- function(x) grep("\$([0-9.]*)\,([0-9.]*)", x, values=TRUE)

我得到了正则表达式代码

\$([0-9.]*)\,([0-9.]*)

使用此正则表达式测试程序http://regex101.com/r/qM2uG0成功运行

当我在R中运行它时,我收到以下错误:

Error: '\$' is an unrecognized escape in character string starting "\$"

关于如何在R中做到这一点的任何想法？

感谢ndoogan的回应.这解决了这个特殊问题.但是,如果我想让它更通用,我会问:

我如何使用R/regex通过过滤器运行向量,只允许数字和句点通过？

我写了一个函数来计算向量中每行的十分位数.我这样做的目的是创建图形来评估预测模型的功效.必须有一种更简单的方法来做到这一点,但我暂时还没弄清楚.有没有人知道如何在没有这么多嵌套的ifelse()语句的情况下以这种方式对矢量进行评分？我包含了该函数以及一些代码来复制我的结果.

# function
decile <- function(x){
  deciles <- vector(length=10)
  for (i in seq(0.1,1,.1)){
    deciles[i*10] <- quantile(x, i)
  }
  return (ifelse(x<deciles[1], 1,
         ifelse(x<deciles[2], 2,
                ifelse(x<deciles[3], 3,
                       ifelse(x<deciles[4], 4,
                              ifelse(x<deciles[5], 5,
                                     ifelse(x<deciles[6], 6,
                                            ifelse(x<deciles[7], 7,
                                                  ifelse(x<deciles[8], 8,
                                                         ifelse(x<deciles[9], 9, 10))))))))))
}

# check functionality
test.df <- data.frame(a = 1:10, b = rnorm(10, 0, 1))

test.df$deciles <- decile(test.df$b)

test.df

# order data frame
test.df[with(test.df, order(b)),]