如何在R中绘制数据帧的所有列

数据框有n列，我想得到n个图，每列一个图

我是一个新手，我对R不太熟练，不管怎样，我找到了两个解决方案

第一个可以工作，但不打印列名（我需要它们！）：

---

data您可以使用
main
选项指定标题（以及通过
xlab
和
ylab
指定轴的标题）。例如：

plot(data[,i], main=names(data)[i])

如果要绘制（并保存）数据帧的每个变量，应使用
png
、
pdf
或所需的任何其他图形驱动程序，然后发出
dev.off（）
命令。例如：

data <- read.csv("sample.csv",header=T,sep=",")
for (i in 1:length(data)) {
    pdf(paste('fileprefix_', names(data)[i], '.pdf', sep='')
    plot(data[,i], ylab=names(data[i]), type="l")
    dev.off()
}

data我这台电脑上没有R，但这里有个漏洞。您可以使用
par
在一个窗口中显示多个绘图，或类似的方式在显示下一页之前提示单击

plotfun <- function(col) 
  plot(data[ , col], ylab = names(data[col]), type = "l")
par(ask = TRUE)
sapply(seq(1, length(data), 1), plotfun)

plotfun您可以跳过障碍，将解决方案转换为
lappy
、
sapply
或
apply
调用。（我看到@jonw展示了一种方法）除此之外，您已经拥有的代码是完全可以接受的

如果这些都是一个时间序列或类似的，那么下面可能是一个合适的替代方案，它在一个单独的绘图区域上在自己的面板中绘制每个序列。我们使用
zoo
包，因为它可以很好地处理这样的有序数据

require(zoo)
set.seed(1)
## example data
dat <- data.frame(X = cumsum(rnorm(100)), Y = cumsum(rnorm(100)),
                  Z = cumsum(rnorm(100)))
## convert to multivariate zoo object
datz <- zoo(dat)
## plot it
plot(datz)

require（动物园）
种子（1）
##示例数据
datggplot2
package需要一点学习，但是结果看起来非常好，你可以得到很好的图例，还有许多其他很好的特性，所有这些都不需要编写太多代码

require(ggplot2)
require(reshape2)
df <- data.frame(time = 1:10,
                 a = cumsum(rnorm(10)),
                 b = cumsum(rnorm(10)),
                 c = cumsum(rnorm(10)))
df <- melt(df ,  id.vars = 'time', variable.name = 'series')

# plot on same grid, each series colored differently -- 
# good if the series have same scale
ggplot(df, aes(time,value)) + geom_line(aes(colour = series))

# or plot on different plots
ggplot(df, aes(time,value)) + geom_line() + facet_grid(series ~ .)

require（ggplot2）
要求（2）
df有一种非常简单的方法，可以使用单独的面板或同一面板绘制数据框中的所有列：

plot.ts(data)

其结果（其中X1-X4为列名）：


查看所有选项的？plot.ts

如果您不想更多地控制打印功能，也不想使用循环，也可以执行以下操作：

par(mfcol = c(ncol(data), 1))
Map(function(x,y) plot(x, main =y), data, names(data))

使用
晶格
：

library(lattice)

df <- data.frame(time = 1:10,
                 a = cumsum(rnorm(10)),
                 b = cumsum(rnorm(10)),
                 c = cumsum(rnorm(10)))

form <- as.formula(paste(paste(names(df)[- 1],  collapse = ' + '),  
                         'time',  sep = '~'))

xyplot(form,  data = df,  type = 'b',  outer = TRUE)

库（晶格）
df使用上面的一些技巧（特别感谢@daroczig提供的
名称（df）[i]
表单），此函数打印数值变量的直方图和因子变量的条形图。探索数据框架的良好开端：

par(mfrow=c(3,3),mar=c(2,1,1,1)) #my example has 9 columns

dfplot <- function(data.frame)
{
  df <- data.frame
  ln <- length(names(data.frame))
  for(i in 1:ln){
    mname <- substitute(df[,i])
      if(is.factor(df[,i])){
        plot(df[,i],main=names(df)[i])}
        else{hist(df[,i],main=names(df)[i])}
  }
}

par（mfrow=c（3,3），mar=c（2,1,1,1））#我的示例有9列
dfplot如果
.csv
文件中的列名不是有效的R名称：

data <- read.csv("sample.csv",sep=";",head=TRUE)
data2 <- read.csv("sample.csv",sep=";",head=FALSE,nrows=1)

for ( i in seq(1,length( data ),1) ) plot(data[,i],ylab=data2[1,i],type="l")

data我很惊讶没有人提到
matplot
。如果您不需要在单独的轴上绘制每条线，这将非常方便。
只需一个命令：

matplot(y = data, type = 'l', lty = 1)

使用
？matplot
查看所有选项

要添加图例，可以设置调色板，然后添加图例：

mypalette = rainbow(ncol(data))
matplot(y = data, type = 'l', lty = 1, col = mypalette)
legend(legend = colnames(data), x = "topright", y = "topright", lty = 1, lwd = 2, col = mypalette)

不幸的是，ggplot2没有提供一种不将数据转换为长格式的方法（轻松地）。您可以尝试与之抗争，但这样做只会更容易进行数据转换。以下是所有方法，包括重塑2的
melt
、tidyr的
gather
和tidyr的
pivot\u longer
：

下面是一个简单的示例，使用：

对于相同的问题，此链接帮助了我很多：

p = ggplot() + 
  geom_line(data = df_plot, aes(x = idx, y = col1), color = "blue") +
  geom_line(data = df_plot, aes(x = idx, y = col2), color = "red") 

print(p)

在第二个示例中，我会像这样初始化循环（我在seq_-along（dat））
，我也不会调用我的数据
data
。您的
read.csv
可以简化为
read.csv（“sample.csv”）
，因为其他参数刚刚被设置为默认值。谢谢，即使它与时间序列有关，我认为它也能帮助我掌握数据。我喜欢一个班轮！只是一个小提示：当添加“plot.type=c（“single”）时，您的系列将绘制在单个绘图上，而不是单独的框：
data@GeekOnAcid+1，非常感谢您对“single”的提示。如果您要使用
single
，您还应该添加：
col=rainbow（ncol（my.data））
或类似的方法来保持行的可读性。回答很好，但为什么你真的需要重塑？谢谢@VerenaHaunschmid，我后来发现：-）因为你只使用数据2中的第一行，所以在
read.csv
中设置
nrows=1
会更有效。什么是
matlab.dark.palete
，它来自哪里？@AlessandroJacopson这是我通常使用的调色板功能。它来自
hyperSpec
软件包。但最好在这里使用更多已知的函数，所以我将它改为
rainbow
。如果您不知道调色板函数，请查看
？rainbow
。很抱歉让您感到困惑。我会在您的答案中添加
require（tidyr）
和
require（ggplot2）
，这样它将成为一个最小的工作示例。@AlessandroJacopson我想我已经明确说明了这些是必需的。不管怎样，如果代码中穿插了解释，MWE有用吗？对我来说，它是有用的，不管怎样，这是一个品味的问题，谢谢你的回答。
mypalette = rainbow(ncol(data))
matplot(y = data, type = 'l', lty = 1, col = mypalette)
legend(legend = colnames(data), x = "topright", y = "topright", lty = 1, lwd = 2, col = mypalette)

> df <- data.frame(time = 1:5, a = 1:5, b = 3:7)
> df
  time a b
1    1 1 3
2    2 2 4
3    3 3 5
4    4 4 6
5    5 5 7

> df_wide <- df %>% pivot_longer(c(a, b), names_to = "colname", values_to = "val")
> df_wide
# A tibble: 10 x 3
    time colname   val
   <int> <chr>   <int>
 1     1 a           1
 2     1 b           3
 3     2 a           2
 4     2 b           4
 5     3 a           3
 6     3 b           5
 7     4 a           4
 8     4 b           6
 9     5 a           5
10     5 b           7


ggplot(df_wide, aes(x = time, y = val, color = colname)) + geom_line()

p = ggplot() + 
  geom_line(data = df_plot, aes(x = idx, y = col1), color = "blue") +
  geom_line(data = df_plot, aes(x = idx, y = col2), color = "red") 

print(p)