使用ggplot2使用R绘制各种情况

我正试图为我的公司设想健康保险福利选项，以帮助其他人做出决策。我有一张这样的桌子：

| plan |        ded |  oop | exp_oop |
|------+------------+------+---------|
|    a |        400 | 2100 | 17400   |
|    b |       1300 | 2600 | 14300   |
|    c |       2600 | 5200 | 28600   |

• ded

  =免赔额；90%共同保险生效的费用水平

• oop

  =自掏腰包的最大值

• exp\u oop

  =达到

  oop

  的医疗费用金额

我想计算员工的成本与产生的医疗费用。健康保险的工作范围

cost = expenses for 0 < expenses < ded
cost = deductible + (0.10 x (expenses - ded)) for ded <= expenses < exp_oop
cost = oop for oop <= expenses <= infinity

我正在为几个变量（仅限员工、员工+配偶等）执行此操作，因此，如果我不需要为每个计划使用单独的数据表，但可以使用数据框中已定义的免赔额和自付最大值，这将是非常棒的

---

谢谢你的建议

编写一个向量化函数，将员工的成本计算为发生费用的函数。必须对其进行矢量化，以便您可以将其馈送到

ddply

costFinder <- function(df, oopActual) {
  #df is your 'dat'; we will throw away exp_oop
  #oopActual should be a vector; it is the x axis of your plot
  ded <- df$ded
  oopMax <- df$oop
  cost <- rep(NA, length(oopActual)) #preallocating with NAs will help ID mistakes
  cost[oopActual<ded] <- oopActual[oopActual<ded]
  cost[ded <= oopActual & oopActual < oopMax] <- 0.1 * (oopActual[ded <= oopActual & oopActual < oopMax] - ded) + ded
  cost[oopMax <= oopActual] <- oopMax
  return(cost)
}

现在融化向量，以便可以将其与

ggplot

一起使用。在这里，我使用了一种阴暗的技巧，用数值重命名allCosts数据框的列。这可能是个坏主意，我希望看到更好的方法

costsM <- melt(allCosts, id.vars="plan") 
names(costsM)[2:3] <- c("expense", "actualOOP")
#melt() interprets the column names as a factor. We have to turn them back into numeric,
#    by turning them into characters first and then numerics.
costsM$expense <- as.character(costsM$expense)
costsM$expense <- as.numeric(costsM$expense)

#Plot the data
p <- ggplot() + geom_line(data=costsM, aes(x=expense, y=actualOOP, colour=plan))
print(p)

---

我的方法基本上是这样的，只是步骤不同而已。我从一个函数开始，该函数接受

计划

、

ded

、

oop

和

exp\u oop

，并返回一个函数，该函数给出给定费用的成本（基于这些参数）。[注：我假设第二层和第三层之间的间隔是

exp\u oop

，而不是问题中最初所述的

oop

。]

cost_generator <- function(ded, oop, exp_oop, ...) {
  function(expenses) {
    ifelse(expenses < ded, 
           expenses, 
           ifelse(expenses < exp_oop, 
                  ded + (0.1 * (expenses-ded)),
                  oop))
  }
}

对于每个功能，确定给定费用范围的成本。在这里，我选择了从0到50000美元的范围，增量为100美元

pts <- ldply(funs, function(f) {
  expenses <- seq(0, 50000, 100)
  data.frame(expenses=expenses, cost=f(expenses))
})

当然，这不是真正的成本，而是为给定的费用水平从口袋里支付的金额。总成本将包括额外的东西（至少是保险费）

编辑：

如果要确保包含每个变更点（不依赖于舍入到最接近的$100），可以从

dat

中提取这些点并使用这些点：

library("reshape2")
exps <- melt(dat, id.var="plan")$value
exps <- c(0, exps, 1.1*max(exps))

pts <- ldply(funs, function(f) {
  data.frame(expenses=exps, cost=f(exps))
})

库（“重塑2”）
exps听起来像是要编写一个自定义函数，根据您描述的规则计算费用，然后使用该函数计算一系列
x的成本。从您的描述来看，第二层和第三层之间的边界应该是
exp\u oop
，而不是
oop
@BrianDiggs Fixed--很好！谢谢你的回答。比我想象的要复杂。我最好用电子表格和csv来计算？我手动创建了一个，我相信你的图表有问题。这三段应为斜率=1、斜率=0.1、斜率=0，且无大的跳跃。由于某种原因，蓝线急剧上升。看一看。这只是一个图像比例的东西，还是你的不太合适？（忽略虚线；这些虚线仅显示基于保费节省和公司HSA供款的调整成本。）我对costFinder函数的编码可能有错误。我喜欢它。谢谢你能解释一下
函数（f）
的作用吗？我没有看到对
f
的任何引用。。。此外，这将稍微不准确，精确到100，对吗？如果不让我的序列包含所说的x值，就无法以这些变化的实际值作为斜率变化的目标，对吗？
函数（f）
声明和匿名函数，匿名函数以一个函数（在匿名函数中名为
f
）作为其唯一参数。该函数是在创建data.frame（
cost=f（expenses）
）时调用的。感谢您对该函数的说明（在我学习R的过程中根本没有涉及到这一点）。重新。问题的第二部分，我四处寻找，相信我可以从数据本身生成序列：
排序（plot[！duplicated（plot$x），“x”]）
。这些是我试图绘制的图中唯一重要的x值。整洁的东西。顺便说一句，看起来你在
pts@Hendy之后遗漏了一个结束语
）
，谢谢你抓住了遗漏的括号；一定是剪切粘贴错误。我现在已经确定了答案。
#Add vertical lines for the expected OOP, if you like - arguably it makes things more confusing.
p + geom_vline(data=dat, aes(xintercept=exp_oop, colour=plan))

cost_generator <- function(ded, oop, exp_oop, ...) {
  function(expenses) {
    ifelse(expenses < ded, 
           expenses, 
           ifelse(expenses < exp_oop, 
                  ded + (0.1 * (expenses-ded)),
                  oop))
  }
}

library("plyr")
funs <- mlply(dat, cost_generator)

pts <- ldply(funs, function(f) {
  expenses <- seq(0, 50000, 100)
  data.frame(expenses=expenses, cost=f(expenses))
})

library("ggplot2")
ggplot(pts, aes(expenses, cost, colour=plan)) +
  geom_line()

library("reshape2")
exps <- melt(dat, id.var="plan")$value
exps <- c(0, exps, 1.1*max(exps))

pts <- ldply(funs, function(f) {
  data.frame(expenses=exps, cost=f(exps))
})