dplyr Mutate中出错-通过列循环生成图形
我正在研究RStudio,试图循环通过几行dplyr ggplot脚本来识别异常值,然后绘制一个图并标记异常值。数据的一个子集如下所示:dplyr Mutate中出错-通过列循环生成图形,r,loops,ggplot2,dplyr,R,Loops,Ggplot2,Dplyr,我正在研究RStudio,试图循环通过几行dplyr ggplot脚本来识别异常值,然后绘制一个图并标记异常值。数据的一个子集如下所示: miR_373 miR_30 miR_182 type C1 6.78 -2.88 3.75 control C2 11.88 0.28 7.26 control C3 8.55 -4.08 3.37 control C4 7.60 -2.76 7.6
miR_373 miR_30 miR_182 type
C1 6.78 -2.88 3.75 control
C2 11.88 0.28 7.26 control
C3 8.55 -4.08 3.37 control
C4 7.60 -2.76 7.60 control
C5 13.18 2.33 13.18 control
P18 12.62 0.37 7.99 treated
P19 4.60 -7.62 -0.52 treated
P23 9.72 0.07 9.72 treated
P24 10.40 -0.68 10.40 treated
P25 11.08 0.81 11.08 treated
N20 7.35 -4.29 2.48 non_treated
N21 3.06 -2.21 4.59 non_treated
N22 6.05 -4.99 2.15 non_treated
N28 10.44 -0.15 10.44 non_treated
N29 10.59 0.36 10.59 non_treated
以下脚本可以很好地生成一个绘图:
cts <- as.data.frame(read.csv("c:/Users/dat.csv", header = TRUE, row.names = 1))
is_outlier <- function(x) {
return(x< quantile(x,0.25) - 1.5 * IQR(x) | x>quantile(x,0.75) +1.5 * IQR(x))
}
dat <- cts %>% tibble::rownames_to_column(var="outlier") %>% group_by(type) %>% mutate(is_outlier=ifelse(is_outlier(miR_373), miR_373, as.numeric(NA)))
dat$outlier[which(is.na(dat$is_outlier))] <- as.numeric(NA)
ggplot(dat, aes(y=miR_373, x=factor(type))) + geom_boxplot() + geom_text(aes(label=outlier),na.rm=TRUE,hjust=0.05) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=1, binwidth = .5)
我可以告诉你,我在循环中的替代我是不被接受的,但我不知道为什么,也没有找到另一种方法。如有任何建议或进一步阅读,将不胜感激。使用
tidyverse
软件包编程需要一些时间才能习惯。在本例中,您将i
视为一个表达式,而实际上它是一个字符串。您可以将其转换为quosure
,然后在需要时取消报价,如下所示:
for(i in miRs){
i <- rlang::parse_expr(i)
dat2 <- cts %>%
tibble::rownames_to_column(var="outlier") %>%
group_by(type) %>%
mutate(is_outlier=ifelse(is_outlier(!!i),
!!i,
as.numeric(NA)))
dat2$outlier[which(is.na(dat2$is_outlier))] <- as.numeric(NA)
dev.new()
p <- ggplot(dat2, aes(y=!!i, x=factor(type))) +
geom_boxplot() +
geom_text(aes(label=outlier),
na.rm=TRUE,
hjust=0.05) +
geom_dotplot(binaxis='y',
stackdir='center',
dotsize=1,
binwidth = .5)
print(p)
}
for(和平号中的i){
i%
分组依据(类型)%>%
变异(is_outlier=ifelse)(is_outlier(!!i),
我
as.数字(NA)))
dat2$outlier[is.na(dat2$is_outlier))]我认为使用purrr
包是在列表、向量或列之间循环的最佳方式。
Error in mutate_impl(.data, dots) : Evaluation error: non-numeric argument to binary operator.
for(i in miRs){
i <- rlang::parse_expr(i)
dat2 <- cts %>%
tibble::rownames_to_column(var="outlier") %>%
group_by(type) %>%
mutate(is_outlier=ifelse(is_outlier(!!i),
!!i,
as.numeric(NA)))
dat2$outlier[which(is.na(dat2$is_outlier))] <- as.numeric(NA)
dev.new()
p <- ggplot(dat2, aes(y=!!i, x=factor(type))) +
geom_boxplot() +
geom_text(aes(label=outlier),
na.rm=TRUE,
hjust=0.05) +
geom_dotplot(binaxis='y',
stackdir='center',
dotsize=1,
binwidth = .5)
print(p)
}