R 使用ggplot绘制整个数据集和子集

我有一个数据集，按照嵌套的项目符号分为子类别和子类别：

-1
 -1a
  -1ai
  -1aii
 -1b
  -1bi

……等等

我想使用ggplot2制作一个点图，显示1的所有数据，然后是1a的数据，然后是1ai的数据，依此类推

示例数据集：

x <- data.frame(cat=1, subA=letters[rep(1:5,each=10)], 
subB=as.character(as.roman(rep(1:5,5,each=2))),value=rnorm(50,20,7))

> head(x)
  cat subA subB    value
1   1    a    I 26.75573
2   1    a    I 12.52218
3   1    a   II 24.53499
4   1    a   II 23.21012
5   1    a  III 11.18173
6   1    a  III 25.01914

x头（x）
cat subA subB值
1 a I 26.75573
2 1 a I 12.52218
3 1 a II 24.53499
4 1 a II 23.21012
51A III 11.18173
6 1 a III 25.01914

我想以这样的图表结束：

x.m1 <- x
x.m1$grp <- x$cat
x.m2 <- do.call(rbind, lapply(split(x, interaction(x[, 1:2])), function(y) {
    y$grp <- do.call(paste0, y[, 1:2])
    y
}))
x.m3 <- do.call(rbind, lapply(split(x, interaction(x[, 1:3])), function(y) {
    y$grp <- do.call(paste0, y[, 1:3])
    y
}))

y <- rbind(x.m1, x.m2, x.m3)

ggplot(data = y, aes(x = value, y = grp)) + geom_point(aes(colour=subA, shape=subB))

我能够通过做大量的子集和rbinding来绘制这个图，以生成大量冗余的导数数据帧，但这似乎是一个明显的错误示例

x2 <- with(x,rbind(cbind(key="1",x), 
cbind(key="1 a",x[paste(cat,subA) == "1 a",]), 
cbind(key="1 a I",x[paste(cat,subA,subB) == "1 a I",]), 
cbind(key="1 a II",x[paste(cat,subA,subB) == "1 a II",])))

library(ggplot2)
library(plyr)
ggplot(x2,aes(x=reorder(key,desc(key)),y=value)) 
+ geom_point(position=position_jitter(width=0.1,height=0)) 
+ coord_flip() + scale_x_discrete("Category")

---

x2除了使用如下所示的单独组重建数据，我想不出其他方法：

x.m1 <- x[c("cat", "value")]
x.m2 <- do.call(rbind, lapply(split(x, interaction(x[, 1:2])), function(y) {
    y$cat <- do.call(paste0, y[, 1:2])
    y[c("cat", "value")]
}))
x.m3 <- do.call(rbind, lapply(split(x, interaction(x[, 1:3])), function(y) {
    y$cat <- do.call(paste0, y[, 1:3])
    y[c("cat", "value")]
}))

y <- rbind(x.m1, x.m2, x.m3)

ggplot(data = y, aes(x = value, y = cat)) + geom_point()

我有点搞不懂你想策划什么。。。但是您可以使用
交互
来获得这种效果<代码>ggplot（x，aes（x=值，y=交互（cat，subA，subB）））+geom_point（）

。（另外，您在绘图步骤中调用的函数

desc

对我们大多数人都不可用。它来自何处？交互似乎只在其子类别（即1.a.i、1.a.ii等）内绘制结果。）我想展示价值观在整体分布以及子类别中的位置。哇，这是plyr软件包中的内容。我将编辑这个问题。除了@Arun建议的内容之外……我想指出，使用形状、大小和/或颜色美学可能会产生比您建议的visualizati更干净、更清晰的绘图关于。

ggplot（x，aes（x=value，y=interaction（cat，subA，subB），color=interaction（cat，subA），shape=factor（cat））…

或其他什么。谢谢！我想当我将上面的内容应用于实际数据时，会有意义，但我会记住这一点。