如何在 ggplot2 中的 X 和 Y 下绘制多列
How can I plot multiple columns under X and Y in ggplot2
data <- structure(list(A_w = c(0, 0.69, 1.41, 2.89, 6.42, 13.3, 25.5,
36.7, 44.3, 46.4), E_w = c(1.2, 1.2, 1.5, 1.6, 1.9, 2.3, 3.4,
4.4, 10.6, 16.5), A_e = c(0, 0.18, 0.37, 0.79, 1.93, 4.82, 11.4,
21.6, 31.1, 36.2), E_e = c(99.4, 99.3, 98.9, 98.4, 97.1, 93.3,
84.7, 71.5, 58.1, 48.7)), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
data
#> A_w E_w A_e E_e
#> 1 0.00 1.2 0.00 99.4
#> 2 0.69 1.2 0.18 99.3
#> 3 1.41 1.5 0.37 98.9
#> 4 2.89 1.6 0.79 98.4
#> 5 6.42 1.9 1.93 97.1
#> 6 13.30 2.3 4.82 93.3
#> 7 25.50 3.4 11.40 84.7
#> 8 36.70 4.4 21.60 71.5
#> 9 44.30 10.6 31.10 58.1
#> 10 46.40 16.5 36.20 48.7
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建
我正在尝试使用所有 A 值作为 X 和 Es 作为 Y 来绘制此数据。我如何将 a) 这两列绘制在 ggplot2 上，或 b) 重新排列此数据框以组合 A 列和 E 列到最终数据帧中，只有两列，行数是图中的 2 倍？
感谢您的帮助，我是初学者（显然）
为清晰起见编辑：重要的是 A_e 和 E_e 值保持成对，类似于 A_w 和 E_w 值保持成对。最终结果图应该类似于此图像的橙色和蓝色线条，但我在学习 R 时试图复制它。
目前，当分成两个 2x10 的数据帧时，我能够分别绘制每个数据帧
A_w E_w
1 0.00 1.2
2 0.69 1.2
3 1.41 1.5
4 2.89 1.6
5 6.42 1.9
6 13.30 2.3
7 25.50 3.4
8 36.70 4.4
9 44.30 10.6
10 46.40 16.5
和第二个情节
# A tibble: 10 x 2
A_e E_e
<dbl> <dbl>
1 0 99.4
2 0.18 99.3
3 0.37 98.9
4 0.79 98.4
5 1.93 97.1
6 4.82 93.3
7 11.4 84.7
8 21.6 71.5
9 31.1 58.1
10 36.2 48.7
但我的最终目标是让它们都在同一个图上，就像上面的 Excel 图（橙色 + 蓝色图）一样。
“手工”完成：
#dummmy data:
df = data.frame(A_w=rnorm(10), E_w=rnorm(10), A_e=rnorm(10), E_e=rnorm(10))
df2 = data.frame(A=c(df$A_w, df$A_e), E=c(df$E_w, df$A_e))
输出：
> df2
A E
1 1.25522468 -0.2441768
2 -0.50585191 -0.1383637
3 0.42374270 -0.9664189
4 -0.39858532 -0.3442157
5 -1.05665363 -1.3574362
6 0.79191788 -0.8202841
7 -1.31349592 0.7280619
8 -0.05609851 0.6365495
9 1.01068811 2.0222241
10 -1.15572972 -0.2190794
11 0.15579931 0.1557993
12 1.58834329 1.5883433
13 1.24933622 1.2493362
14 -0.28197439 -0.2819744
15 0.30593184 0.3059318
16 0.75486103 0.7548610
17 1.19394302 1.1939430
18 -1.79955846 -1.7995585
19 0.59688655 0.5968865
20 0.71519048 0.7151905
对于情节：ggplot(df2, aes(x=A, y=E)) + geom_point()
输出：
有一些方法可以做到这一点，而不必通过列出他们的名字来连接列 - 使用 tidyr 包 - 但我认为这个解决方案更容易从初学者的角度理解。
你可以试试这个
data <- data.frame(
A_w = c(0,0.69,1.41,2.89,6.42,
13.3,25.5,36.7,44.3,46.4),
E_w = c(1.2, 1.2, 1.5, 1.6, 1.9, 2.3, 3.4, 4.4, 10.6, 16.5),
A_e = c(0,0.18,0.37,0.79,1.93,
4.82,11.4,21.6,31.1,36.2),
E_e = c(99.4,99.3,98.9,98.4,
97.1,93.3,84.7,71.4,58.1,48.7)
)
library(tidyverse)
data %>% pivot_longer(everything(), names_sep = '_', names_to = c('.value', 'type')) %>%
ggplot(aes(x = A, y = E, color = type)) +
geom_point() +
geom_line()
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建
试一试
library(dplyr)
library(ggplot2)
line_1_data <- data %>%
select(A_w, E_w) %>%
mutate(xend = lead(A_w), yend = lead(E_w)) %>%
filter(!is.na(xend))
line_2_data <- data %>%
select(A_e, E_e) %>%
mutate(xend = lead(A_e), yend = lead(E_e)) %>%
filter(!is.na(xend))
# multiple column for with different geom
ggplot(data = data) +
# The blue line
geom_point(aes(x = A_w, y = E_w), color = "blue") +
geom_curve(data = line_1_data, aes(x = A_w, y = E_w, xend = xend,
yend = yend), color = "blue",
curvature = 0.02) +
# The orange line
geom_point(aes(x = A_e, y = E_e), color = "orange") +
geom_curve(data = line_2_data,
aes(x = A_e, y = E_e, xend = xend, yend = yend), color = "orange",
curvature = -0.02) +
# The red connection between two line
geom_curve(data = tail(data, 1),
aes(x = A_w, y = E_w, xend = A_e, yend = E_e), curvature = 0.1,
color = "red") +
# The black straight line between pair
geom_curve(
aes(x = A_w, y = E_w, xend = A_e, yend = E_e), curvature = 0,
color = "black")
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建
data <- structure(list(A_w = c(0, 0.69, 1.41, 2.89, 6.42, 13.3, 25.5,
36.7, 44.3, 46.4), E_w = c(1.2, 1.2, 1.5, 1.6, 1.9, 2.3, 3.4,
4.4, 10.6, 16.5), A_e = c(0, 0.18, 0.37, 0.79, 1.93, 4.82, 11.4,
21.6, 31.1, 36.2), E_e = c(99.4, 99.3, 98.9, 98.4, 97.1, 93.3,
84.7, 71.5, 58.1, 48.7)), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
data
#> A_w E_w A_e E_e
#> 1 0.00 1.2 0.00 99.4
#> 2 0.69 1.2 0.18 99.3
#> 3 1.41 1.5 0.37 98.9
#> 4 2.89 1.6 0.79 98.4
#> 5 6.42 1.9 1.93 97.1
#> 6 13.30 2.3 4.82 93.3
#> 7 25.50 3.4 11.40 84.7
#> 8 36.70 4.4 21.60 71.5
#> 9 44.30 10.6 31.10 58.1
#> 10 46.40 16.5 36.20 48.7
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建我正在尝试使用所有 A 值作为 X 和 Es 作为 Y 来绘制此数据。我如何将 a) 这两列绘制在 ggplot2 上，或 b) 重新排列此数据框以组合 A 列和 E 列到最终数据帧中，只有两列，行数是图中的 2 倍？
感谢您的帮助，我是初学者（显然）
为清晰起见编辑：重要的是 A_e 和 E_e 值保持成对，类似于 A_w 和 E_w 值保持成对。最终结果图应该类似于此图像的橙色和蓝色线条，但我在学习 R 时试图复制它。
目前，当分成两个 2x10 的数据帧时，我能够分别绘制每个数据帧
A_w E_w
1 0.00 1.2
2 0.69 1.2
3 1.41 1.5
4 2.89 1.6
5 6.42 1.9
6 13.30 2.3
7 25.50 3.4
8 36.70 4.4
9 44.30 10.6
10 46.40 16.5
和第二个情节
# A tibble: 10 x 2
A_e E_e
<dbl> <dbl>
1 0 99.4
2 0.18 99.3
3 0.37 98.9
4 0.79 98.4
5 1.93 97.1
6 4.82 93.3
7 11.4 84.7
8 21.6 71.5
9 31.1 58.1
10 36.2 48.7
但我的最终目标是让它们都在同一个图上，就像上面的 Excel 图（橙色 + 蓝色图）一样。
“手工”完成：
#dummmy data:
df = data.frame(A_w=rnorm(10), E_w=rnorm(10), A_e=rnorm(10), E_e=rnorm(10))
df2 = data.frame(A=c(df$A_w, df$A_e), E=c(df$E_w, df$A_e))
输出：
> df2
A E
1 1.25522468 -0.2441768
2 -0.50585191 -0.1383637
3 0.42374270 -0.9664189
4 -0.39858532 -0.3442157
5 -1.05665363 -1.3574362
6 0.79191788 -0.8202841
7 -1.31349592 0.7280619
8 -0.05609851 0.6365495
9 1.01068811 2.0222241
10 -1.15572972 -0.2190794
11 0.15579931 0.1557993
12 1.58834329 1.5883433
13 1.24933622 1.2493362
14 -0.28197439 -0.2819744
15 0.30593184 0.3059318
16 0.75486103 0.7548610
17 1.19394302 1.1939430
18 -1.79955846 -1.7995585
19 0.59688655 0.5968865
20 0.71519048 0.7151905
对于情节：ggplot(df2, aes(x=A, y=E)) + geom_point()
输出：
有一些方法可以做到这一点，而不必通过列出他们的名字来连接列 - 使用 tidyr 包 - 但我认为这个解决方案更容易从初学者的角度理解。
你可以试试这个
data <- data.frame(
A_w = c(0,0.69,1.41,2.89,6.42,
13.3,25.5,36.7,44.3,46.4),
E_w = c(1.2, 1.2, 1.5, 1.6, 1.9, 2.3, 3.4, 4.4, 10.6, 16.5),
A_e = c(0,0.18,0.37,0.79,1.93,
4.82,11.4,21.6,31.1,36.2),
E_e = c(99.4,99.3,98.9,98.4,
97.1,93.3,84.7,71.4,58.1,48.7)
)
library(tidyverse)
data %>% pivot_longer(everything(), names_sep = '_', names_to = c('.value', 'type')) %>%
ggplot(aes(x = A, y = E, color = type)) +
geom_point() +
geom_line()
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建试一试
library(dplyr)
library(ggplot2)
line_1_data <- data %>%
select(A_w, E_w) %>%
mutate(xend = lead(A_w), yend = lead(E_w)) %>%
filter(!is.na(xend))
line_2_data <- data %>%
select(A_e, E_e) %>%
mutate(xend = lead(A_e), yend = lead(E_e)) %>%
filter(!is.na(xend))
# multiple column for with different geom
ggplot(data = data) +
# The blue line
geom_point(aes(x = A_w, y = E_w), color = "blue") +
geom_curve(data = line_1_data, aes(x = A_w, y = E_w, xend = xend,
yend = yend), color = "blue",
curvature = 0.02) +
# The orange line
geom_point(aes(x = A_e, y = E_e), color = "orange") +
geom_curve(data = line_2_data,
aes(x = A_e, y = E_e, xend = xend, yend = yend), color = "orange",
curvature = -0.02) +
# The red connection between two line
geom_curve(data = tail(data, 1),
aes(x = A_w, y = E_w, xend = A_e, yend = E_e), curvature = 0.1,
color = "red") +
# The black straight line between pair
geom_curve(
aes(x = A_w, y = E_w, xend = A_e, yend = E_e), curvature = 0,
color = "black")
由 reprex package (v2.0.0)
于 2021-05-31 创建