R:120列的ggplot（）递归打印为png

我有一个融化的数据集：

 ID variable        mean          sd         sem
1 0001      1 0.000000000 0.000000000 0.000000000
2 0001      2 0.000000000 0.000000000 0.000000000
3 0001      3 1.374013050 0.083787761 0.001524927
4 0001      4 1.622939744 0.232510250 0.004231658
5 0001      5 0.004092427 0.004076841 0.000074198

50个唯一ID中的每一个都有120个变量

[根据评论编辑]

我想为每个变量创建一个单独的绘图，显示每个ID的平均值和sem。我想对平均值进行排序

第一: 我想为一个变量创建一个绘图：

  ggplot(subset(dataset, variable=="1"), aes(x = ID, y = mean)) +
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
    theme(axis.title.x = element_text(face="bold",size=16),
          axis.text.x = element_text(angle=90, colour = "black", vjust=1, hjust        = 1, size=14),
          axis.text.y = element_text(colour = "black", size=14),
          axis.title.y = element_text(face="bold", size=16),
          plot.title = element_text(size = 18),
          legend.title = element_text(size=14),
          legend.text = element_text(size = 13),
          legend.position="right",
          strip.text.x = element_text(size=12, face="bold"),
          strip.text.y = element_text(size=12, face="bold"),
          strip.background = element_rect(colour="black")) + ylab("Mean") + xlab("ID") 

现在，我想对所有120个变量做同样的事情。如何初始化for语句以为每个变量创建绘图

我试过：

for(i in 1:120)
{unique <- unique(test$variable)
ggplot(unique[i], aes(x = KGID, y = mean))

for（1:120中的i）
{unique尝试在您的
ggplot
调用周围添加一个print语句，因为ggplot只在循环中返回ggplot对象，不打印绘图。另外，我认为ggplot不会侦听
par（mfrow（
。ggplot网格的标准是
grid.arrange
，如中所示。您也可以重叠变量以将ggplot对象存储在列表中，然后通过
do.call
命令中的
arrange.grid
打印。希望这有帮助！
尝试在
ggplot
调用周围添加打印语句s as ggplot只返回循环中的ggplot对象，不打印绘图。另外，我不认为ggplot侦听
par（mfrow（
。ggplot网格的标准是
grid.arrange
，如中所示。您也可以重叠变量以将ggplot对象存储在列表中，然后通过
do.call
命令中的
arrange.grid
打印。希望这有帮助！
尝试在
ggplot
调用周围添加打印语句s as ggplot只返回循环中的ggplot对象，不打印绘图。另外，我不认为ggplot侦听
par（mfrow（
。ggplot网格的标准是
grid.arrange
，如中所示。您也可以重叠变量以将ggplot对象存储在列表中，然后通过
do.call
命令中的
arrange.grid
打印。希望这有帮助！
尝试在
ggplot
调用周围添加打印语句s as ggplot只返回循环中的ggplot对象，不打印绘图。另外，我不认为ggplot侦听
par（mfrow（
。ggplots网格的标准是
grid。如中所示排列
。您也可以重叠变量以将ggplot对象存储在列表中，并通过
do使用
arrange.grid
打印。按中所示调用
命令。希望这有帮助！
我建议创建所有的绘图，然后保存它们

# par() works for base graphics, it does nothing for ggplot
# par(mfrow=c(3, 4)) #just try to plot 12 variables right now

创建绘图：

# initialize a list to put the plots in
my_plots = list()

u <- unique(dataset$variable) #Get all unique values for variable

for(i in 1:length(u)) {
    # I just put your data subset inside the plot
    my_plots[[i]] = ggplot(test[dataset$variable==u[i], ],
                           aes(x = ID, y = mean)) +  
        geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
        geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
          # I deleted all your theme stuff to keep this minimal and 
          # easy to understand, you can add it back in
        ylab("Mean") + xlab("ID") 
}

将它们保存在for循环中：（也可以使用
lappy
）

不过，如果我是你，我认为刻面可能会更好：

ggplot(dat, aes(x = ID, y = mean)) +  
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
    ylab("Mean") + xlab("ID") +
    facet_wrap(~ variable)

我建议创建所有绘图，然后保存它们

# par() works for base graphics, it does nothing for ggplot
# par(mfrow=c(3, 4)) #just try to plot 12 variables right now

创建绘图：

# initialize a list to put the plots in
my_plots = list()

u <- unique(dataset$variable) #Get all unique values for variable

for(i in 1:length(u)) {
    # I just put your data subset inside the plot
    my_plots[[i]] = ggplot(test[dataset$variable==u[i], ],
                           aes(x = ID, y = mean)) +  
        geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
        geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
          # I deleted all your theme stuff to keep this minimal and 
          # easy to understand, you can add it back in
        ylab("Mean") + xlab("ID") 
}

将它们保存在for循环中：（也可以使用
lappy
）

不过，如果我是你，我认为刻面可能会更好：

ggplot(dat, aes(x = ID, y = mean)) +  
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
    ylab("Mean") + xlab("ID") +
    facet_wrap(~ variable)

我建议创建所有绘图，然后保存它们

# par() works for base graphics, it does nothing for ggplot
# par(mfrow=c(3, 4)) #just try to plot 12 variables right now

创建绘图：

# initialize a list to put the plots in
my_plots = list()

u <- unique(dataset$variable) #Get all unique values for variable

for(i in 1:length(u)) {
    # I just put your data subset inside the plot
    my_plots[[i]] = ggplot(test[dataset$variable==u[i], ],
                           aes(x = ID, y = mean)) +  
        geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
        geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
          # I deleted all your theme stuff to keep this minimal and 
          # easy to understand, you can add it back in
        ylab("Mean") + xlab("ID") 
}

将它们保存在for循环中：（也可以使用
lappy
）

不过，如果我是你，我认为刻面可能会更好：

ggplot(dat, aes(x = ID, y = mean)) +  
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
    ylab("Mean") + xlab("ID") +
    facet_wrap(~ variable)

我建议创建所有绘图，然后保存它们

# par() works for base graphics, it does nothing for ggplot
# par(mfrow=c(3, 4)) #just try to plot 12 variables right now

创建绘图：

# initialize a list to put the plots in
my_plots = list()

u <- unique(dataset$variable) #Get all unique values for variable

for(i in 1:length(u)) {
    # I just put your data subset inside the plot
    my_plots[[i]] = ggplot(test[dataset$variable==u[i], ],
                           aes(x = ID, y = mean)) +  
        geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
        geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
          # I deleted all your theme stuff to keep this minimal and 
          # easy to understand, you can add it back in
        ylab("Mean") + xlab("ID") 
}

将它们保存在for循环中：（也可以使用
lappy
）

不过，如果我是你，我认为刻面可能会更好：

ggplot(dat, aes(x = ID, y = mean)) +  
    geom_bar(position = position_dodge(), stat = "identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean-sem, ymax=mean+sem))  +
    ylab("Mean") + xlab("ID") +
    facet_wrap(~ variable)

惰性选项是（以mtcars为例）

或者，分两步

pl = plyr::dlply(mtcars, "carb", "%+%", e1 = p)
ggsave("plot%03d.png", gridExtra::marrangeGrob(pl, nrow=1, ncol=1))

惰性选项是（以mtcars为例）

或者，分两步

pl = plyr::dlply(mtcars, "carb", "%+%", e1 = p)
ggsave("plot%03d.png", gridExtra::marrangeGrob(pl, nrow=1, ncol=1))

惰性选项是（以mtcars为例）

或者，分两步

pl = plyr::dlply(mtcars, "carb", "%+%", e1 = p)
ggsave("plot%03d.png", gridExtra::marrangeGrob(pl, nrow=1, ncol=1))

惰性选项是（以mtcars为例）

或者，分两步

pl = plyr::dlply(mtcars, "carb", "%+%", e1 = p)
ggsave("plot%03d.png", gridExtra::marrangeGrob(pl, nrow=1, ncol=1))

我没有看到这个调用本身，是否缺少递归？我认为您对
png
的调用为时过早。
png
将只编写一个
png
文件，这是一个图像，如果您没有调用
png
，绘图窗口将显示任何内容。在一个
png
中创建多个绘图将不起作用。获取打印以查看您想要的效果，然后只需调用
png
，您就会没事了。我非常困惑您是想要一个带有多个条形图的单一打印，一个带有多个条形图面的单一打印，还是多个单独的打印。我也不确定您是想要多个png文件还是一个png文件作为输出。@Gregor。很抱歉，我没有我想的那么清楚ntended。我希望每个变量有一个图，每个图显示每个ID的平均值和sem。
png
将保存一个图。（通常建议使用
ggsave（）
进行ggplots）。ggplots的一大好处是它们是对象。我建议您创建一个包含所有要创建的ggplots的列表，然后保存它们，而不是尝试将这两个步骤（创建和保存）混合在一起一起。我没有看到这个调用本身，我缺少递归吗？我认为你调用
png
还为时过早。
png
只会编写一个
png
文件，这是一个图像，如果你没有调用
png
，绘图窗口会显示什么。在一个
png
中创建多个绘图将不起作用。让绘图按照您的要求进行查看，然后只需调用
png
，您就可以了。我非常困惑您是想要一个带有多个条形图的绘图，一个带有多个条形图面的绘图，还是多个单独的绘图。我也不确定您是想要多个png文件还是一个png文件作为输出。@Gregor。很抱歉，我没有这样做ear如我所愿。我希望每个变量有一个图，每个图显示每个ID的平均值和sem。
png
将保存一个图。（通常建议使用
ggsave（）
进行ggplots）。ggplots的一大好处是它们是对象。我建议您创建一个列表，列出您要创建的所有ggplots