使用两个变量的R散射图循环

我正在尝试做一个for循环，以自动生成约50个散点图，比较两组数据。这是一个质量控制分析，所以我看了两次（重复）分析的地球化学值。所以我有一个53个元素（周期表元素）的列表，标记为Al1，Ag1，Au1。。。。。还有一份53人的名单，标签是Al2、Ag2……等等

我已经成功地让我的循环用于生成只需要一个变量的图形，x轴是固定的，如下所示

for(i in colNames){
  plt <- ggplot(YGS_Dupes, mapping = aes_string(x=Dup_Num, y = i)) +
geom_bar() + theme_calc() + ggtitle(paste(i, "Duplicate Comparison", sep=" - 
")) 
  print(plt)
  ggsave(paste0(i,".png"))
  Sys.sleep(2)
}

看起来是这样的：

铁与铁散射图

所以我做了一组类似的colNames组，如下所示：

colNames_scatter_dup <- names(YGS_Dup_Scatter)[4:56]
colNames_scatter_dup2 <- names(YGS_Dup_Scatter)[57:109]

试试这个：

For (i in 1:length(colNames_scatter_dup)){ 
    print(ggplot(YGS_Dup_Scatter, mapping = aes(x = YGS_Dup_Scatter[,names(YGS_Dup_Scatter) %in% colNames_scatter_dup[i]], y = YGS_Dup_Scatter[,names(YGS_Dup_Scatter) %in% colNames_scatter_dup2[i]]))+geom_point())
}

考虑

Map

（包装到

mapply

）这是一个迭代函数，用于在等长列表之间以元素方式运行，并将输出保存到列表中。这样做，您可以避免使用嵌套的

for

循环方法所看到的无关循环

# EXTRACT NEEDED NAMES
samples1 <- names(YGS_Dupes)[grep("1$", names(YGS_Dupes))][-1]  # -1 TO REMOVE Dupe_Code.1 
samples2 <- names(YGS_Dupes)[grep("2$", names(YGS_Dupes))]

# SET UP LOOPING FUNCTION
plot_fct <- function(s1, s2) {      
  s_title <- gsub("1", "", s1)

  p <- ggplot(YGS_Dupes, aes_string(x=s1, y=s2)) + geom_point(color="#0072B2") + 
    ggtitle(paste(s_title, "Duplicate Comparison", sep=" - ")) +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position="top",
          axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust=0.5))

  ggsave(paste0(s_title,".png"))

  return(p)
}

# BUILD LIST LOOPING ELEMENTWISE
plot_list2 <- Map(plot_fct, samples1, samples2)

# OUTPUT PLOTS BY NAME
plot_list2$Ag_ppb1
plot_list2$As_ppm1
plot_list2$Au_ppb1

#提取所需名称
样本1好的，谢谢你的帮助，与同事讨论你的答案让我到达了我需要的地方

最终结果如下：

YGS_Dup_Scatter = read.csv(file.choose(), header=TRUE, sep=",")
colNames_scatter_dup <- names(YGS_Dup_Scatter)[4:56]
colNames_scatter_dup2 <- names(YGS_Dup_Scatter)[57:109]
for (j in 1:length(colNames_scatter_dup)) {
  plt <- ggplot(YGS_Dup_Scatter, mapping = aes_string(x=colNames_scatter_dup[j], y =colNames_scatter_dup2[j])) +
    geom_point() + theme_calc() + ggtitle(paste(colNames_scatter_dup[j], "Duplicate Comparison", sep=" - ")) + theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 16), axis.text.x = element_text(face = "bold", size = "14"), axis.text.y = element_text(face = "bold", size = "12"), plot.margin = margin(10, 30, 2, 2), axis.title.y=element_text(face = "bold", size = "14"), plot.background = element_rect(fill = "lightskyblue2"))
  print(plt)
  ggsave(paste0(i,".png"))
  Sys.sleep(2)
}

YGS\u Dup\u Scatter=read.csv（file.choose（），header=TRUE，sep=“，”）
colNames_scatter_dup作为使用for循环绘制散点图的一般解决方案，您可以使用以下流程

步骤1:创建打印功能

在下面的代码中，我显式地提供了dataframe和x轴目标变量。对于y轴上的变量，我在函数中传递列号，以便稍后运行For循环

sct_plot_function <- function(dataset = car.c2.num, target_x = car.c2.num$price, target_y_num){

  ggplot(dataset, aes(x = target_x, y = car.c2.num[,target_y_num])) +
    geom_point() + 
    geom_smooth(level = 0.95) +
    theme_bw() +
    labs(title = paste("Scatter plot of Price Vs ", colnames(car.c2.num)[target_y_num]), y = colnames(car.c2.num)[target_y_num], x = "Price") +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) 
}

您可以将其用作重新定义多个x轴和y轴的基本结构。
如果要分别在x轴和y轴上绘制所有变量组合，可以进一步使用嵌套for循环

示例图像：

汽车数据集UCI的价格与压缩比散点图

在寻求帮助时，您应该提供一个简单的示例输入和所需输出，用于测试和验证可能的解决方案。取出与问题没有直接关系的部分代码（例如
theme（）
stuff）。我删除了所有的主题信息，但似乎无法使dput（）正常工作。是否可以将csv附加到问题中？或者它的一小部分？您只需要复制并粘贴运行
dput（YGS\u Dup\u Scatter）
@Avery\u Tellig的输出：这些可能很有用&感谢您花时间制作，这绝对是可视化比较数据的一种有趣方式。不幸的是，关键的要求是使图形成为相互之间的直接散点图。然而，我能够让它与大约99%的额外图形一起工作，如编辑中所示。所以现在的麻烦是让它只制作我想要的图形。感谢使用
Map
在两个列表之间进行元素级迭代来查看更新。我几乎发布了一个
by
版本，但为了避免混淆，没有发布。
# EXTRACT NEEDED NAMES
samples1 <- names(YGS_Dupes)[grep("1$", names(YGS_Dupes))][-1]  # -1 TO REMOVE Dupe_Code.1 
samples2 <- names(YGS_Dupes)[grep("2$", names(YGS_Dupes))]

# SET UP LOOPING FUNCTION
plot_fct <- function(s1, s2) {      
  s_title <- gsub("1", "", s1)

  p <- ggplot(YGS_Dupes, aes_string(x=s1, y=s2)) + geom_point(color="#0072B2") + 
    ggtitle(paste(s_title, "Duplicate Comparison", sep=" - ")) +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position="top",
          axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust=0.5))

  ggsave(paste0(s_title,".png"))

  return(p)
}

# BUILD LIST LOOPING ELEMENTWISE
plot_list2 <- Map(plot_fct, samples1, samples2)

# OUTPUT PLOTS BY NAME
plot_list2$Ag_ppb1
plot_list2$As_ppm1
plot_list2$Au_ppb1

YGS_Dup_Scatter = read.csv(file.choose(), header=TRUE, sep=",")
colNames_scatter_dup <- names(YGS_Dup_Scatter)[4:56]
colNames_scatter_dup2 <- names(YGS_Dup_Scatter)[57:109]
for (j in 1:length(colNames_scatter_dup)) {
  plt <- ggplot(YGS_Dup_Scatter, mapping = aes_string(x=colNames_scatter_dup[j], y =colNames_scatter_dup2[j])) +
    geom_point() + theme_calc() + ggtitle(paste(colNames_scatter_dup[j], "Duplicate Comparison", sep=" - ")) + theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 16), axis.text.x = element_text(face = "bold", size = "14"), axis.text.y = element_text(face = "bold", size = "12"), plot.margin = margin(10, 30, 2, 2), axis.title.y=element_text(face = "bold", size = "14"), plot.background = element_rect(fill = "lightskyblue2"))
  print(plt)
  ggsave(paste0(i,".png"))
  Sys.sleep(2)
}

sct_plot_function <- function(dataset = car.c2.num, target_x = car.c2.num$price, target_y_num){

  ggplot(dataset, aes(x = target_x, y = car.c2.num[,target_y_num])) +
    geom_point() + 
    geom_smooth(level = 0.95) +
    theme_bw() +
    labs(title = paste("Scatter plot of Price Vs ", colnames(car.c2.num)[target_y_num]), y = colnames(car.c2.num)[target_y_num], x = "Price") +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) 
}

for(i in 1:(dim(car.c2.num)[2] - 1) ){
        plot(sct_plot_function(target_y_num = i))
      }