R 如何从嵌套列表中的数据绘制多个密度图

我有一个嵌套列表，其中包含15个数据集（也包括列表），每个数据集有3列，但行数可变（每行数千行）。最后一个数据集的顶部在控制台中如下所示：

[[15]]
           Object.Number            Internal                      Membrane
1                0                 8.275335e+03                   2575.41042
2                2                 1.225267e+04                   5813.50000
3                3                 9.554725e+03                   2483.51172

我想制作一个5x3的密度图网格，使用15个数据集中第2列中的值创建

我想我可以用

lappy（myFiles，densityplot（args））

实现这一点，但是我找不到一种方法来引用

densityplot

参数中的列

---

如果您对如何实现这一点有任何见解，我们将不胜感激。

在

purrr

中，您可以使用

~

和

.x

的速记符号，例如：

library(purrr)
map(myFiles, ~ densityplot(.x[[2]]))

---

我将使用带有参数

.id

的

dplyr:：bind_rows

将所有

数据.frame

s行绑定到单个

数据.frame

；然后使用

ggplot2

和

facet\u wrap

在3x5网格布局中绘制密度

以下是使用

mtcars

样本数据的示例：

# Create sample data
lst <- replicate(15, mtcars, simplify = F)

# Plot
library(tidyverse)
bind_rows(lst, .id = "id") %>%
    mutate(id = factor(id, levels = as.character(1:15))) %>%
    ggplot(aes(mpg)) +
    geom_density() +
    facet_wrap(~ id, nrow = 3, ncol = 5)

#创建示例数据
lst%
变异（id=因子（id，级别=字符（1:15））%>%
ggplot（aes（mpg））+
几何密度（）+
面包（~id，nrow=3，ncol=5）

---

这很有趣。我一点也不知道purr，但我一定会调查的。这似乎是一种非常有效的方法。是的，使用

.x

和

~

的语法既短又方便。但是，它与在

lappy

或

map

中定义函数没有区别。所以

map（myFiles，~densityplot（.x[[2]]）

与

map（myFiles，function（x）densityplot（x[[2]]）

相同。后者又相当于

lappy（myFiles，function（x）densityplot（x[[2]]）

。您可以查看

map

和

lappy