我需要删除x轴上的所有内容,包括标签和刻度线,以便只标记y轴.我该怎么做？

在下面的图像中,我希望"清晰度",并删除所有刻度线和标签,以便只有轴线.

样本ggplot

data(diamonds)
ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = clarity)) + geom_bar(aes(fill = cut))

ggplot图表:

所需图表:

我试图用QRcode一个单元格内的数据导出数据到excel文件.我用谷歌搜索并试图找到线索.

最后想到添加一个示例图像文件.然后用phpqrcode图像文件.

它仍然没有成功,请你帮帮我.

码:

/** Error reporting */
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
date_default_timezone_set('Europe/London');

if (PHP_SAPI == 'cli')
    die('This example should only be run from a Web Browser');

/** Include PHPExcel */
require_once dirname(__FILE__) . '/Classes/PHPExcel.php';


// Create new PHPExcel object
$objPHPExcel = new PHPExcel();

$gdImage = imagecreatefromjpeg('abstract_bg.jpg');
 //Add a drawing to the worksheet
 echo date('H:i:s') . " Add a drawing to the worksheet\n";
$objDrawing = new PHPExcel_Worksheet_MemoryDrawing();
$objDrawing->setName('Sample image');$objDrawing->setDescription('Sample image');
$objDrawing->setImageResource($gdImage);
$objDrawing->setRenderingFunction(PHPExcel_Worksheet_MemoryDrawing::RENDERING_JPEG);
$objDrawing->setMimeType(PHPExcel_Worksheet_MemoryDrawing::MIMETYPE_DEFAULT);
$objDrawing->setHeight(150);
$objDrawing->setWorksheet($objPHPExcel->getActiveSheet()); …

以前的帖子

使用geom_tile清理地图

获得通过国家的界限

问题/疑问

我正在尝试使用ggplot2来平滑一些数据.感谢@MrFlick和@hrbrmstr,我已经取得了很大的进步,但是在我需要列出的状态上遇到"渐变"效果时遇到了问题.

这是一个例子,让您了解我正在寻找的东西:

****这正是我想要实现的目标.

http://nrelscience.org/2013/05/30/this-is-how-i-did-it-mapping-in-r-with-ggplot2/

(1)如何利用我的数据充分利用ggplot2？

(2)是否有更好的方法来实现梯度效应？

目标

我希望从这个奖励中获得的目标是:

(1)插入数据以构建栅格对象,然后使用ggplot2进行绘图

(或者,如果可以使用当前绘图进行更多操作并且栅格对象不是一个好策略)

(2)用ggplot2构建一个更好的地图

目前的结果

我一直在玩很多这些不同的情节,但我仍然对结果不满意有两个原因:(1)渐变并不像我想的那么多; (2)演示文稿可以改进,但我不知道该怎么做.

正如@hrbrmstr指出的那样,如果我对数据进行插值以产生更多数据,然后将它们放入栅格对象并使用ggplot2进行绘图,则可能会提供更好的结果.我认为这是我应该追求的,但我不知道如何根据我的数据做到这一点.

我在下面列出了我迄今为止所做的代码和结果.我真的很感激这方面的任何帮助.谢谢.

数据集

这是两个数据集:

(1)完整数据集(175 mb):PRISM_1895_db_all.csv(不可用)

https://www.dropbox.com/s/uglvwufcr6e9oo6/PRISM_1895_db_all.csv?dl=0

(2)部分数据集(14 mb):PRISM_1895_db.csv(不可用)

https://www.dropbox.com/s/0evuvrlm49ab9up/PRISM_1895_db.csv?dl=0

***编辑:对于那些感兴趣的人,数据集不可用,但我在我的网站上发了一篇文章,将这段代码与加州数据的一部分联系起来http://johnwoodill.com/pages/r-code html的

情节1

PRISM_1895_db <- read.csv("/.../PRISM_1895_db.csv")

regions<- c("north dakota","south dakota","nebraska","kansas","oklahoma","texas","minnesota","iowa","missouri","arkansas", "illinois", "indiana", "wisconsin")

ggplot() + 
  geom_polygon(data=subset(map_data("state"), region %in% regions), aes(x=long, y=lat, group=group)) +
  geom_point(data = PRISM_1895_db, aes(x = longitude, y = latitude, color = APPT), alpha = .5, size = 5) +
  geom_polygon(data=subset(map_data("state"), region %in% regions), aes(x=long, y=lat, group=group), color="white", fill=NA) …

我使用的dplyr替换value用NA,如果条件满足,但它把NA在地方,它不应该.

dput:

df <- structure(list(id = c("USC00231275", "USC00231275", "USC00231275", 
"USC00231275", "USC00231275", "USC00231275", "USC00231275", "USC00231275", 
"USC00231275", "USC00231275"), element = c("TMAX", "TMIN", "TMAX", 
"TMIN", "TMAX", "TMIN", "TMAX", "TMIN", "TMAX", "TMIN"), year = c(1937, 
1937, 1937, 1937, 1937, 1937, 1937, 1937, 1937, 1937), month = c(5, 
5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5), day = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 
5), date = structure(c(-11933, -11933, -11932, -11932, -11931, 
-11931, …

我来自RStudio，请原谅我。

在RStudio中，只需在行上按Ctrl + Enter即可运行行，这真是太好了。这会将代码行直接发送到控制台，这使构建功能非常容易，因为您可以遍历每一行来检查问题。但是，在Pycharm中，这似乎并不是一个功能。而是使用鼠标选择并运行代码（https://www.jetbrains.com/help/pycharm/loading-code-from-editor-into-console.html）。

这似乎是编写代码的繁琐方法。有没有办法像RStudio中那样运行类似的代码？

我试图采取具有特定值针对每个类型的每个类型的元素的列gridNumber并且dcast它使得它创建从元件列3名独立的列.我不确定该怎么做.

dput:

df <- structure(list(date = structure(c(-25584, -25584, -25584, -25583, 
-25583, -25583, -25582, -25582, -25582, -25581), class = "Date"), 
    year = c(1899, 1899, 1899, 1899, 1899, 1899, 1899, 1899, 
    1899, 1899), month = c(12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 
    12), day = c(15, 15, 15, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 18), gridNumber = c(526228, 
    526228, 526228, 526228, 526228, 526228, 526229, 526229, 526229, 
    526229), element = c("PPT", "TMAX", "TMIN", "PPT", "TMAX", 
    "TMIN", "PPT", …

我想合并两个数据框,df2覆盖任何NA或存在的值df1. 合并数据框和覆盖值提供了一个data.table选项,但我想知道是否有办法执行此操作dplyr.我已经尝试了所有_join选项但似乎没有做到这一点.有没有办法做到这一点dplyr？

这是一个例子:

df1 <- data.frame(y = c("A", "B", "C", "D"), x1 = c(1,2,NA, 4)) 
df2 <- data.frame(y = c("A", "B", "C"), x1 = c(5, 6, 7))

期望的输出:

  y x1
1 A  5
2 B  6
3 C  7
4 D  4

我想通过 合并两个数据框id，但它们都有 2 个相同的列；因此，当我合并时，我会得到新的.x和.y列。如何将这两个数据框与left_join()当前代码中相同的额外列（`element.x、day.x、element.y 和 day.y）合并并删除，并保留一列。

代码：

# Sample data
df1 <- data.frame(id = seq(1,5), value1 = rnorm(5), element = "TEST1", day = 15) 
df2 <- data.frame(id = seq(1,5), value2 = rnorm(5), element = "TEST1", day = 15) 

# Merge
df <- left_join(df1, df2, by = "id")

# Output
  id      value1 element.x day.x     value2 element.y day.y
1  1 -0.69700149     TEST1    15  1.4324220     TEST1    15
2  2 -0.25514949     TEST1    15  0.7281354     TEST1    15 …

问题

我想我在rms包函数中发现了一个错误,ggplot.Predict()但我无法弄清楚如何修复它.使用此ggplot.Predict()功能时,图例颜色不同,图表未正确对齐; 但是,使用基础R图形plot()工作正常,所以我试图弄清楚ggplot.Predict()函数调用发生了什么.

我在R中的限制ggplot导致我在函数中进行了一些初步测试 - 请参阅下面我尝试过的内容 - 但我不知道在包中的函数调用中如何解决问题.我已经向软件包维护者提出了一个问题,并要求我查看是否可以修复它,但是我已经用尽了我的知识并且正在寻求帮助来确定问题.

重要提示:

这是ggplot来自rms包裹的电话:

ggplot(zz, aes(x=.xx., y=.yhat, color=.cond)) + geom_line() + 
    coord_cartesian(ylim=c(2, 12)) + labs(x=expression(x1), y=\"y1\") + 
    theme(plot.margin = grid::unit(rep(0, 4), 'cm')) + colFun(name=expression(Set))

这是rms包中函数的链接:

• ggplot.Predict - Github链接

有一个与已弃用的参数有关的错误消息,并且在测试后与该问题无关.

错误:

另外:警告消息:show_guide已被弃用.请show.legend改用.

例

我已经建模了两个多元回归,并希望用它们绘制拟合值ggplot.Predict().请参阅问题底部的图表.

样本数据

dd = data.frame(x1 = 2 + (runif(200) * 6), 
  x12 = 100 + (runif(200) * 6), …

我正在尝试将逆概率权重应用于回归，但lm()仅使用分析权重。这是我正在研究原始作者pweight在 Stata 中使用的复制的一部分，但我试图在 R 中复制它。分析权重提供较低的标准误差，这导致我的一些变量显着性出现问题.

我试过查看该survey包，但不确定如何准备用于svyglm(). 这是我想要的方法，还是有更简单的方法来应用逆概率权重？

输入：

data <- structure(list(lexptot = c(9.1595012302023, 9.86330744180814, 
8.92372556833205, 8.58202430280175, 10.1133857229336), progvillm = c(1L, 
1L, 1L, 1L, 0L), sexhead = c(1L, 1L, 0L, 1L, 1L), agehead = c(79L, 
43L, 52L, 48L, 35L), weight = c(1.04273509979248, 1.01139605045319, 
1.01139605045319, 1.01139605045319, 0.76305216550827)), .Names = c("lexptot", 
"progvillm", "sexhead", "agehead", "weight"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -5L))

线性模型（使用解析权重）

prog.lm <- lm(lexptot ~ progvillm + sexhead + agehead, data …