Ggplot子集数据函数和dplyr

在进行数据分析时，我们通常使用dplyr在特定的

geom

s中进一步修改数据帧。这使我们可以在以后更改ggplot的默认数据帧，并使所有内容仍然有效

template <- ggplot(db, aes(x=time, y=value)) + 
     geom_line(data=function(db){db %>% filter(event=="Bla")}) + 
     geom_ribbon(aes(ymin=low, ymax=up))
ggsave( template, "global.png" )
for(i in unique(db$simulation)) 
     ggsave( template %+% subset(db, simulation==i), paste0(i, ".png")

模板%filter（事件==“Bla”）}+
geom_色带（aes（ymin=低，ymax=高））
ggsave（模板“global.png”）
对于（唯一的i（db$模拟））
ggsave（模板%+%子集（db，simulation==i），paste0（i，“.png”）

是否有更好/更短的方法来指定

过滤器

命令，例如使用一些神奇的

编辑

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澄清一些评论：使用

geom_行（data=db%>%filter（event==“Bla”））

，当我稍后使用

%+%

更改默认数据帧时，该层将不会更新。我真正的目标是使用geom_*的

数据

参数作为函数。

更好地阅读

%

的文档后，我找到了解决方案：

将点位保持器用作lhs 当点用作lhs时，结果将是一个函数序列，即一个将整个右侧链依次应用于其输入的函数。参见示例

因此，制定上述示例的最佳方法，同时结合上面的建议：

db <- diamonds
template <- ggplot(db, aes(x=carat, y=price, color=cut)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(data=. %>% filter(color=="J")) +
  labs(caption="Smooths only for J color")
ggsave( template, "global.png" )
db %>% group_by(cut) %>% do(
  ggsave( paste0(.$cut[1], ".png"), plot=template %+% .)
)

db%group\u by（cut）%%>%do(
ggsave（粘贴0（.$cut[1]，“.png”），plot=template%+%）
)

geom_-line（data=filter（db，event==“Bla”））

或

geom_-line（data=db%>%filter（event==“Bla”）

您也可以在

ggplot

之前声明db:

db%>%ggplot（，aes（x=time，y=value））+geom_-line（filter（，event==“Bla”）[…]）

，并用

替换
（db，db$模拟，函数（subdf）{i