R 为什么纵向数据的y轴被包装在xyplot中？

我正在做一个关于功能数据分析的项目，我正在尝试绘制高度的意大利面图。我正在使用晶格库中的xyplot。为什么y轴被包裹在xyplot中

这里我只绘制了一个人的数据。如果绘制整个数据集，它看起来像一块粗线

我在R中的代码是：

xyplot(height ~ age|sex, p_data, type="l", group=id)

导致：

---

如果看不到

p\u数据

很难说，但根据轴标签，我猜

高度

被视为一个因子变量

运行

is.factor（p_data$height）

，如果答案为

TRUE

，则重试

---

p_数据$height看不到
p_数据
很难说，但根据轴标签，我猜
height
被视为一个因子变量

运行
is.factor（p_data$height）
，如果答案为
TRUE
，则重试

p_data$height@乔让你走上了正确的道路。几乎可以肯定的是，
高度
变量被视为一个因子（分类变量），而不是一个连续的数字变量：

例如，我可以通过以下方式复制类似的问题：

p_data <- data.frame(height=c(96,72,100,45),age=1:4,sex=c("m","f","f","m"),id=1)
p_data$height <- factor(p_data$height,levels=p_data$height)

# it's all out of order cap'n!
p_data$height
#[1] 96  72  100 45 
#Levels: 96 72 100 45

# same plot call as you are using    
xyplot(height ~ age|sex, p_data, type="l", group=id)

@乔让你走上了正确的道路。几乎可以肯定的是，
高度
变量被视为一个因子（分类变量），而不是一个连续的数字变量：

例如，我可以通过以下方式复制类似的问题：

p_data <- data.frame(height=c(96,72,100,45),age=1:4,sex=c("m","f","f","m"),id=1)
p_data$height <- factor(p_data$height,levels=p_data$height)

# it's all out of order cap'n!
p_data$height
#[1] 96  72  100 45 
#Levels: 96 72 100 45

# same plot call as you are using    
xyplot(height ~ age|sex, p_data, type="l", group=id)

事实上，这是一个问题，也是一个因素。谢谢你，乔！事实上，这是一个问题，也是一个因素。谢谢你，乔！谢谢身高是一个因素。谢谢！身高是一个因素。
xyplot(height ~ age|sex, p_data, type="l", group=id)