具有不等长度向量的R ggplot2打印循环

我有一个数据帧示例，其中有几个长度不等的向量（即，一些是5个数据点长，一些是3个，等等）。我有一个循环，为每列生成一个ggplot。但是，我不知道如何在缺少数据时动态缩短绘图

数据示例：

        date        X1        X2        X3
1 1997-01-31 0.6094410        NA 0.5728303
2 1997-03-03 0.7741195        NA 0.0582721
3 1997-03-31 0.7269925 0.5628813 0.8270764
4 1997-05-01 0.5471391 0.5381265 0.8678812
5 1997-05-31 0.8056487 0.4129166 0.6582061

迄今为止的代码：

vars <- colnames(data[-1])
plots <- list()

for (x in 1:length(vars)) {
  plot[[x]] <- ggplot(data = data, aes_q(x = data[, 1], y = data[, x + 1])) + 
    geom_line()
}

---

vars在指定y轴所需的列之前，
ggplot
将准备映射到整个数据帧。因此，如果您只需输入
ggplot（data，aes（x=date））
，您将获得该范围的空白绘图：


因此，如果不希望某个系列打印整个范围，则必须首先将数据集过滤到为要用于
y
值的列定义的行。例如，可以使用以下方法创建X2图：

temp <- data[complete.cases(data[c(1,3)]), c(1,3)]
ggplot(temp, aes(x = date, X2)) + geom_line()


要对所有变量执行此操作，这里有一种使用
dplyr
和
tidyr
和
purrr
的方法：

library(purrr); library(dplyr); library(tidyr)
plots <- data %>% 
  # Convert to long form and remove NA rows
  gather(var, value, -date) %>%
  drop_na() %>%

  # For each variable, nest all the available data
  group_by(var) %>%
  nest() %>%

  # Make a plot based on each nested data, where we'll use the
  #   data as the first parameter (.x), and var as the second
  #   parameter (.y), feeding those into ggplot.
  mutate(plot = map2(data, var, 
                     ~ggplot(data = .x, aes(date, value)) +
                       geom_line() +
                       labs(title = .y, y = .y)))

# At this point we have a nested table, with data and plots for each variable:
plots
# A tibble: 3 x 3
  var   data             plot    
  <chr> <list>           <list>  
1 X1    <tibble [5 x 2]> <S3: gg>
2 X2    <tibble [3 x 2]> <S3: gg>
3 X3    <tibble [5 x 2]> <S3: gg>

# To make this like the OP, we can extract just the plots part, with
plots <- plots %>% pluck("plot")
plots

plots[[1]]
plots[[2]] # or use `plots %>% pluck(2)`
plots[[3]]

library（purrr）；library（dplyr）；library（tidyr）
地块%
#转换为长格式并删除NA行
聚集（变量、值、日期）%>%
下拉菜单（）%>%
#对于每个变量，嵌套所有可用数据
分组依据（var）%>%
嵌套（）%>%
#根据每个嵌套数据绘制一个图，其中我们将使用
#数据作为第一个参数（.x），var作为第二个参数
#参数（.y），将这些参数输入ggplot。
突变（绘图=map2（数据，变量，
~ggplot（数据=.x，aes（日期，值））+
geom_线（）+
实验室（标题=.y，y=.y）））
#此时，我们有一个嵌套表，其中包含每个变量的数据和曲线图：
阴谋
#一个tibble:3x3
var数据图
1 X1
2×2
3×3
#为了使这像OP一样，我们可以只提取绘图部分，使用
绘图%Pull（“绘图”）
阴谋
绘图[[1]]
绘图[[2]]#或使用'plots%>%pluck（2）`
绘图[[3]]


1）停止使用
数据
作为对象名称。2） 将参数子集传递给
数据
参数。此时，您正在为绘图例程提供一整列日期。如果将
na.omit（data）
添加到
geom\u行
调用，会发生什么情况？
library(purrr); library(dplyr); library(tidyr)
plots <- data %>% 
  # Convert to long form and remove NA rows
  gather(var, value, -date) %>%
  drop_na() %>%

  # For each variable, nest all the available data
  group_by(var) %>%
  nest() %>%

  # Make a plot based on each nested data, where we'll use the
  #   data as the first parameter (.x), and var as the second
  #   parameter (.y), feeding those into ggplot.
  mutate(plot = map2(data, var, 
                     ~ggplot(data = .x, aes(date, value)) +
                       geom_line() +
                       labs(title = .y, y = .y)))

# At this point we have a nested table, with data and plots for each variable:
plots
# A tibble: 3 x 3
  var   data             plot    
  <chr> <list>           <list>  
1 X1    <tibble [5 x 2]> <S3: gg>
2 X2    <tibble [3 x 2]> <S3: gg>
3 X3    <tibble [5 x 2]> <S3: gg>

# To make this like the OP, we can extract just the plots part, with
plots <- plots %>% pluck("plot")
plots

plots[[1]]
plots[[2]] # or use `plots %>% pluck(2)`
plots[[3]]