从嵌套数据中提取名称以用作purrr:map（~ggplot调用）中的打印标签

我正在尝试使用tidyverse进行一些探索性的数据分析。我有一个庞大而复杂的数据集，但重要的部分可以归结为类似以下内容：

my_df <- data.frame(Expt = rep(c("Expt1", "Expt2", "Expt3", "Expt4"), each = 96),
                  ExpType = rep(c("A", "B"), each = 192),
                  Treatment = c(rep("T1", 192), rep("T2", 144), rep("T1", 48)),
                  Subject = c(rep(c("S01", "S02", "S03", "S04", "S05", "S06", "S07", "S08"), 24), rep("S01", 96), rep("S06", 96)),
                  xvar = as.factor(rep(rep(c(10, 5, 2.5, 1.25, 0.6, 0.3, 0.16, 0.08, 0.04, 0.02, 0, "NA"), each = 8),  4)),
                  yvar = runif(384))

我不知道该如何做的是在地图中降低嵌套的额外级别（~ggplot调用使用FullID作为绘图标题，使用类似以下内容：

my_df3 <- my_df3 %>%  
  mutate(plots2 = map2(
    .x = data, 
    .y = map_chr(data$FullID),
    ~ggplot(.x, aes(x=xvar, y = yvar)) + # 
      theme_classic() + theme(legend.key.width = unit(2, "lines"), legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) +

      geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, aes(group=Subject, color=Subject, linetype = Subject))+ 
      geom_point(aes(fill=Subject, shape = Subject), size = 2.5) + 
      labs(title = unique(.y))
  ))

my_df3%
突变（plots2=map2(
.x=数据，
.y=映射chr（数据$FullID），
~ggplot（.x，aes（x=xvar，y=yvar））+#
theme_classic（）+主题（legend.key.width=unit（2，“线”）、legend.justion=c（1,1）、legend.position=c（1,1））+
geom_smooth（方法=“黄土”，se=假，aes（组=主题，颜色=主题，线型=主题））+
几何点（aes（填充=主体，形状=主体，大小=2.5）+
实验室（标题=唯一（.y））
))

---

我知道一定有办法做到这一点，但我不明白语法。有什么建议吗？

也可以使用

unite

创建

FullID

（注意，

dplyr

函数中不需要

$

）。在

nest/arrange

之后，在OP的代码中，

map2

与一个输入参数一起使用，如

map\u chr（data$FullID）

。要使

map

起作用，它需要一个函数（

.f

）要应用，它不存在。此外，由于我们正在从

列表

列“数据”中的一列提取信息。我们不需要

map2

，但一个

map

和更高版本可以在

实验室

中提取列信息

my_df2 <- my_df %>% 
             unite(FullID, ExpType, Treatment,  Expt, sep="_", remove = FALSE) %>% 
             group_by(ExpType, Treatment, Expt) %>%
             nest %>% 
             arrange(ExpType, Treatment) %>%
             mutate(plots = map(data, ~ 
                  ggplot(.x, aes(x=xvar, y = yvar))   + 
                     theme_classic() + 
                     theme(legend.key.width = unit(2, "lines"), 
                       legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) + 
                     geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, 
                        aes(group=Subject, color=Subject, linetype = Subject))+ 
                     geom_point(aes(fill=Subject, shape = Subject), size = 2.5) +
                     labs(title =  first(.x$FullID))))

---

问题是

map\u chr（data$FullID）

我在您的数据中找不到“应变”列

#  Either of these will successfully extract a list of FullIDs
map(my_df3$data, "FullID")

my_df3$data %>% 
  map("FullID")  

my_df3 <- my_df3 %>%  
  mutate(plots2 = map2(
    .x = data, 
    .y = map_chr(data$FullID),
    ~ggplot(.x, aes(x=xvar, y = yvar)) + # 
      theme_classic() + theme(legend.key.width = unit(2, "lines"), legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) +

      geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, aes(group=Subject, color=Subject, linetype = Subject))+ 
      geom_point(aes(fill=Subject, shape = Subject), size = 2.5) + 
      labs(title = unique(.y))
  ))

my_df2 <- my_df %>% 
             unite(FullID, ExpType, Treatment,  Expt, sep="_", remove = FALSE) %>% 
             group_by(ExpType, Treatment, Expt) %>%
             nest %>% 
             arrange(ExpType, Treatment) %>%
             mutate(plots = map(data, ~ 
                  ggplot(.x, aes(x=xvar, y = yvar))   + 
                     theme_classic() + 
                     theme(legend.key.width = unit(2, "lines"), 
                       legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) + 
                     geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, 
                        aes(group=Subject, color=Subject, linetype = Subject))+ 
                     geom_point(aes(fill=Subject, shape = Subject), size = 2.5) +
                     labs(title =  first(.x$FullID))))

my_df2$plots[[1]]