小编Tje*_*ebo的帖子

推理：我想轻松使用现成的连续尺度（来自任何提供scale_..._continuous等的包），用于有序因子类数据，例如mtcars$cyl. 因为这些数据只包含几种离散值，我想直接标记图例键，而不是 bin 限制。怎么做？

library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(mpg, disp, color = cyl))+
  geom_point() +
  scale_color_continuous(limits = range(mtcars$cyl),
                         guide = guide_colorsteps(ticks.colour = "black"))

不想要的：

hacky 方式，实际上是四个 (!) hacks，并且是不想要的。

# Hack 1 - create the colors manually from the palette. This is already annoying. 
cont_col <- colorRampPalette(c("#132B43","#56B1F7"))(length(unique(mtcars$cyl)))

# Hack 2- you need to modify the underlying draw_key function 
# from https://github.com/tidyverse/ggplot2/issues/2844
draw_key_polygon2 <- function(data, params, size) {
  lwd <- min(data$size, min(size) / 4)
  grid::rectGrob(
    width = grid::unit(1, "npc"),
    height …

我正在使用ggplot制作一个图形,图例位于图表的水平上方.我的变量有多个图例(即颜色,形状,线型).

+ theme(legend.position = 'top', legend.direction = "horizontal", legend.box = "horizontal")

无论如何,将每个图例的标题放在描述之上而不是侧面

和/或

将密钥放在标签文本上方.

首先，让我们创建一些假数据：

d <- c("2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-03", "2019-04-06", "2019-04-03", "2019-05-07", "2019-05-03", "2019-05-03", "2019-05-03", "2019-05-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-06-03", "2019-07-03", "2019-07-03", "2019-07-04", "2019-08-03", "2019-09-05", "2019-09-03", "2019-09-03", "2019-09-06", "2019-09-08", "2019-10-03", "2019-11-03", "2019-11-03", "2019-11-03", "2019-11-03", "2019-11-03", "2019-11-03", "2019-12-03", "2019-12-03")

df <- data.frame(dates=as.Date(d))

现在，我创建一个时间序列图：

# aggregate data
df_plot <- df %>% mutate(month = lubridate::floor_date(dates, "month")) %>% 
  group_by(month) %>% summarise(count = n())

# plot data
ggplot(aes(x = month, y = count), data = df_plot) + geom_line() +
  scale_x_date() +
  geom_vline(xintercept = …

通过引用更新列时，我对以下警告感到困惑fifelse。

fifelse(char == "PL", 2, as.numeric(char)) 中的警告：强制引入的 NA

但没有NA！！

str(mydt)表明类到数字的转换已经成功。

有人可以解释一下吗？

library(data.table)
mydt <- data.table(char = c('1','PL'))
mydt[, newcol := fifelse(char == 'PL', 2, as.numeric(char))]
#> Warning in fifelse(char == "PL", 2, as.numeric(char)): NAs introduced by
#> coercion
mydt
#>    char newcol
#> 1:    1      1
#> 2:   PL      2

^{由reprex 包于 2020 年 1 月 20 日创建(v0.3.0)}

devtools::session_info()
    #>  data.table  * 1.12.6  2019-10-18 [1] CRAN (R 3.6.1)

我有一个函数列表，其中大部分都采用相同的附加参数 ( na.rm = TRUE)。

我想添加一个不接受此参数的函数 ( length)。是否可以将附加参数仅应用于可以使用它的函数？我想过使用...，但我不确定如何应用它，如果这可能的话。

我正在使用lapply，但对任何选项都感到满意，也超出了基础 R。

x <- c(1:10,NA)

# working example only with functions that take the extra argument

show_stats <- function(x) {
  funs <- list(mean = mean, sd = sd)
  lapply(funs, function(f) f(x, na.rm = TRUE))
}
show_stats(x) 
#> $mean
#> [1] 5.5
#> 
#> $sd
#> [1] 3.02765

# sadly not working, because length() only takes one argument
show_stats <- function(x) {
  funs <- list(mean = mean, …

我是 R 的新手，并且设法在 ggplot 中制作了一个多线图。沿着 x 轴，我有 5 个时间点，它们是离散度量。我想要虚线的后半部分（见附图），有人可以帮我编辑我当前的代码来实现这一点吗？任何帮助将不胜感激。先感谢您！

ggplot(longdata, aes(x = Time, y = Strength, colour = Group)) +
  stat_summary(fun  = mean,
               geom = "point",)+ 
  stat_summary(fun = mean,
               geom = "line", 
               aes(group = Group), size =1,
               show.legend = FALSE) + 
               geom = "errorbar",
               width = .1, alpha = 0.3) +
  xlab("Testing Timepoint") +
  ylab("Isometric Strength (N.m)") +
  bbtheme +
  scale_colour_manual(name = "Group",
                      labels = c("Once-weekly", "Twice-weekly"),
                      values = c("red1", "navyblue")) +
  expand_limits(y = 0)

我根据坐标绘制 x 和 y，颜色是第三个连续变量，具有 6 位小数。

ggplot(data, aes(x=x, y=y, color=continuous_variable)) +
  geom_point()

目前，颜色正在基于 3 位小数创建渐变，但我希望它显示 5。

有没有办法增加 ggplot 用于创建渐变的小数位数？

geom_hline()我使用和创建了一个散点图geom_vline()，该图很好，但图例条目不是我想要的显示方式。图例中的（vline恢复）和hline（阈值）是相互交叉的，令人困惑。我希望恢复图例条目为橙色垂直线，阈值图例条目为水平黑线。

我尝试了其他帖子中建议的几件事，但guide_legend(override.aes())要么show.legend = F更改了上面“类型”部分的图例条目（它删除了行并保留彩色圆圈），要么只是删除了其中一行的图例条目。

这是我当前的代码：

ggplot(data = tst_formule[tst_formule$River != "Roya",], aes(x=Year, y = BRI_adi_moy_transect, shape = River, col = Type)) +  \n  geom_point(size = 3) +   \n  geom_errorbar(aes(ymin = BRI_adi_moy_transect - SD_transect, ymax = BRI_adi_moy_transect + SD_transect), width = 0.4) + \n  scale_shape_manual(values = c(15, 16, 17)) +\n  scale_colour_manual(values = c("chocolate1", "darkcyan")) +  \n  geom_vline(aes(xintercept = Restauration_year, linetype = "Restoration"), colour = "chocolate1") + \n …

在遇到另一个问题后我正在思考这个问题。

library(tidyverse)

set.seed(42)
df <- data.frame(x = cut(runif(100), c(0,25,75,125,175,225,299)))

tidyr::extract很好地分割成由正则表达式定义的组：

df %>%
  extract(x, c("start", "end"), "(\\d+),(\\d+)") %>% head
#>   start end
#> 1     0  25
#> 2     0  25
#> 3     0  25
#> 4     0  25
#> 5     0  25
#> 6     0  25

字符向量上的所需输出。我知道你可以创建一个新函数，我想知道这是否已经存在。

x_chr <- as.character(df$x)
des_res <- str_split(str_extract(x_chr, "(\\d+),(\\d+)"), ",") 

head(des_res)
#> [[1]]
#> [1] "0"  "25"
#> 
#> [[2]]
#> [1] "0"  "25"
#> 
#> [[3]]
#> [1] "0"  "25"
#> 
#> …

我的数据：

a <- sample(1:5, 100, replace = TRUE)
b <- sample(1:5, 100, replace = TRUE)
c <- sample(1:10, 100, replace = TRUE)
d <- sample(1:40, 100, replace = TRUE)
df <- data.frame(a, b, c, d)

使用ggplot2，我在 x = a 和 y = b 上创建了散点图，并在二维上加权（通过colour = c和size = d）。请注意，x 和 y 是故意的1:5。

显然，不同大小和颜色的点因此重叠，所以我尝试抖动以避免重叠：

ggplot(df, aes(a, b, colour = c, size = d)) + 
  geom_point(position = position_jitter())

现在我希望这些点聚集得更紧密，所以我尝试了抖动函数height和的几种组合width，例如

ggplot(df, aes(a, …