如何使用for循环绘制ggplot？

是否有任何有效的方法来绘制ggplot使用for循环？如何正则表示将放入ggplot函数中的冒号

例如，我应该如何在代码中定期表达『满意』和『飞行距离』

ggplot(data = t1, aes(x = Flight.Distance))+
  geom_histogram(aes(y = ..density.., color =satisfaction, fill =satisfaction),  alpha = 0.4, position = "identity") +
  geom_density(aes(color = satisfaction), size =1)

我曾经成功地使用了以下代码：

plot_data_column_2 = function (data, column1, column2) {
  ggplot(data, aes_string(x = column1, fill = column2)) +
    geom_bar(position = position_dodge())+
    guides(fill=guide_legend(title=sprintf('%s', column2)))+
    xlab(sprintf('%s', column2))
}

plot_data_column_2(data = data1, column1 = 'clus_res', column2 = 'Gender')

然而，我无法在geom_直方图上复制这种体验。我曾尝试过一些愚蠢的方法，但结果却很糟糕

ggplot(data = t1, aes(x = Flight.Distance))+
  geom_histogram(aes(y = ..density.., color =t1[['satisfaction']] ,fill =t1[['satisfaction']]),  alpha = 0.4, position = "identity") +
  guides(fill=guide_legend(title='satisfaction'))+
  geom_density(aes(color = t1[['satisfaction']]), size =1)

因此，我试图通过删除图例指南并稍后将其添加回来解决此问题。但是这个传说已经永远消失了

ggplot(data = t1, aes(x = t1[['Flight.Distance']]))+
  xlab('Flight.Distance')+
  geom_histogram(aes(y = ..density.., color =t1[['satisfaction']] ,fill =t1[['satisfaction']]),  alpha = 0.4, position = "identity") +
  theme(legend.position="none")+
  guides(col = guide_legend(ncol = 23))+
  geom_density(aes(color = t1[['satisfaction']]), size =1)

问题解决了！ 很抱歉，我发现我忘记添加一个重要的函数“aes_string”，添加后我的代码再次工作

ggplot(data = t1, aes_string(x = 'Flight.Distance'))+
  geom_histogram(aes_string(y = '..density..', color ='satisfaction', fill ='satisfaction'),  alpha = 0.4, position = "identity") +
  geom_density(aes_string(color = 'satisfaction'), size =1)

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虽然可以使用aes_字符串，但更具表意性的tidyverse方法是使用：

my_plot%
ggplot（aes（x={{x_var}}），
颜色={{group_var}}，
fill={{group_var}}，
组={{group_var}}}）+
几何图形直方图（aes（y=…密度…），
alpha=0.4，位置=“身份”）+
几何密度（尺寸=1，填充=NA）
}
my_图（mtcars、mpg、系数（am））

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另一方面，最好将距离分层，以便通过总飞行时间或距离进行更清晰的视觉表示。这将导致更少的条，而不会降低消息的清晰度。

my_plot <- function(df, x_var, group_var) {
  df %>%
    ggplot(aes(x = {{x_var}},
               color = {{group_var}},
               fill  = {{group_var}},
               group = {{group_var}})) +
    geom_histogram(aes(y = ..density..),
                   alpha = 0.4, position = "identity") +
    geom_density(size = 1, fill = NA)
}

my_plot(mtcars, mpg, factor(am))