r - Rは、data.frameをサブdata.framesに分割して、ggplot2でファセットにします

Question

いくつかのヒストグラムをプロットしたい ~537 行の data.frame (追加) があります。facet_wrapデータ フレームを 50 または 100 のチャンクに分割し、 inを使用してヒストグラムを並べてプロットしたいと思いますggplot2。プロットは問題ありませんが、R でこの単純なタスクにアプローチする最善の方法が何であるかはわかりません。data$ID = 1 などの追加の列を data.frame に追加できることはわかっています。これにより、1 の ID が作成されます。すべての行。data[1:50,]$ID= 1、 data[51:100,]$ID= 2などをよりエレガントな方法で設定できる便利な機能はありますか

structure(list(stress_score_delta = c(1L, 1L, 0L, -3L, 0L, 0L, 
    0L, -2L, 0L, -5L, -3L, -3L, -4L, 0L, -1L, 0L, 0L, -3L, -4L, 1L, 
    -3L, -4L, -5L, -1L, -2L, -3L, -1L, -2L, -3L, -10L, -5L, 1L, -2L, 
    -1L, -2L, -2L, 0L, -3L, -3L, 0L, -1L, -1L, 2L, -2L, -3L, -1L, 
    0L, 0L, -2L, -13L, 1L, -1L, -1L, -3L, -1L, 4L, 2L, 0L, -2L, 0L, 
    -4L, 2L, -1L, -2L, -3L, -2L, -4L, 1L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 2L, 
    0L, 1L, 3L, -2L, 3L, 2L, 0L, 1L, -2L, 2L, -2L, -2L, 0L, 0L, 1L, 
    -1L, -2L, -1L, 2L, 0L, -2L, 0L, -4L, -6L, -1L, -1L, -2L, -1L, 
    -3L, -1L, -2L, 0L, -1L, 0L, -1L, -4L, -4L, 0L, -5L, -3L, -4L, 
    -1L, -1L, 2L, 1L, -9L, -5L, NA, -5L, -4L, -6L, -2L, -7L, -3L, 
    -2L, -5L, -1L, -4L, -3L, 1L, -6L, -8L, -3L, 0L, 3L, -1L, -3L, 
    -3L, -3L, -4L, -5L, -4L, -2L, 1L, -3L, -1L, 0L, -6L, -1L, -11L, 
    -11L, -7L, 2L, 0L, -2L, 0L, -2L, 5L, -4L, 0L, -1L, 2L, 0L, -1L, 
    -2L, -7L, -2L, -2L, 0L, 4L, -5L, 0L, -5L, -3L, -2L, -2L, -2L, 
    -6L, -1L, 0L, -1L, -2L, -1L, -2L, -2L, -1L, -5L, 1L, 2L, -1L, 
    2L, -1L, 3L, -1L, -2L, -2L, 0L, 0L, -3L, -2L, -1L, -1L, -2L, 
    0L, -3L, -1L, -5L, -1L, -2L, -1L, -5L, -2L, 0L, 0L, -1L, -1L, 
    -1L, 2L, -1L, -4L, -2L, -4L, -2L, -1L, -7L, -3L, 0L, -1L, -3L, 
    -1L, -2L, -1L, -1L, 0L, -5L, -1L, -4L, -12L, -3L, -2L, 0L, -2L, 
    -4L, 0L, -4L, -2L, -2L, -1L, 0L, -5L, 0L, -3L, -3L, 0L, -1L, 
    0L, 2L, 1L, -6L, 1L, -2L, -1L, -3L, -4L, -2L, -3L, -1L, -1L, 
    0L, -4L, -2L, 0L, -1L, -6L, -1L, -2L, -1L, -4L, 2L, -1L, -2L, 
    -1L, -4L, -2L, -2L, -3L, -4L, -2L, -4L, -3L, -2L, -3L, 0L, -4L, 
    0L, -10L, -3L, -5L, -2L, -2L, -2L, -6L, -2L, -4L, 2L, 3L, 0L, 
    0L, 4L, -1L, -1L, -3L, -1L, 2L, -1L, -3L, -3L, -3L, -5L, -7L, 
    -5L, -4L, -2L, -3L, 4L, -2L, 1L, 0L, -1L, -1L, -2L, 1L, -10L, 
    0L, -5L, -2L, 0L, -3L, -5L, 4L, -1L, 1L, 0L, -1L, 1L, -2L, 3L, 
    -1L, -1L, -3L, -5L, -2L, -3L, 2L, -4L, -1L, -1L, 0L, 0L, -3L, 
    0L, -2L, -2L, -6L, -5L, 0L, 1L, -1L, 0L, 0L, -1L, 2L, -1L, -1L, 
    0L, -2L, -2L, -5L, -1L, 0L, -1L, -4L, -4L, -3L, -7L, -3L, -1L, 
    -1L, -2L, -2L, 0L, 1L, 2L, -1L, -2L, NA, NA, 0L, 1L, NA, 1L, 
    -1L, 1L, -3L, -1L, 1L, -4L, -2L, 2L, -5L, -1L, -1L, 0L, -2L, 
    -2L, 2L, -2L, -1L, -1L, -1L, 1L, -3L, 0L, -1L, -1L, -2L, 1L, 
    -2L, -1L, -1L, -2L, -1L, -1L, -3L, -11L, -2L, -1L, -1L, -3L, 
    0L, -1L, 0L, 1L, 4L, 0L, -1L, -1L, -4L, -1L, -3L, -2L, -1L, -2L, 
    0L, -4L, 0L, -5L, -1L, -2L, -3L, -1L, -5L, 0L, 0L, 0L, -1L, -2L, 
    0L, 0L, 1L, 2L, -2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, -2L, -5L, -3L, -1L, 
    -1L, -1L, -2L, 0L, -1L, -2L, 0L, -1L, 1L, -5L, -3L, -3L, 0L, 
    -7L, -1L, 2L, 1L, -1L, -3L, -3L, 0L, 0L, -1L, -4L, -1L, 0L, -1L, 
    -4L, 0L, -10L, 0L, 0L, 1L, -3L, -1L, -2L, -8L, -2L, 0L, -3L, 
    -1L, 0L, 0L, -2L, -5L, -4L, -1L, -2L, -2L, -1L, -1L), isch_score_delta = c(0L, 
    0L, 0L, -1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 3L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 
    1L, -2L, 1L, -1L, -1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, -1L, -2L, -2L, -2L, 
    -4L, 0L, -2L, -2L, -1L, 3L, 0L, -2L, -1L, -1L, 2L, 0L, 1L, -3L, 
    0L, 0L, 3L, -1L, -2L, 0L, 0L, -1L, 0L, -4L, 1L, -3L, 2L, 2L, 
    0L, 0L, -3L, 1L, 0L, 0L, -1L, -2L, -5L, 0L, -1L, 0L, -1L, 0L, 
    3L, 2L, -1L, 0L, 1L, 1L, 3L, 3L, -1L, -1L, 0L, 3L, 8L, 0L, 1L, 
    2L, 4L, 0L, -2L, 1L, 0L, 2L, -1L, 0L, 2L, -2L, 0L, -1L, 2L, 0L, 
    -2L, -2L, 3L, 0L, 3L, 2L, -2L, -2L, -2L, 3L, 2L, 0L, 0L, -1L, 
    1L, 4L, 1L, -4L, -2L, NA, -1L, -3L, -2L, -2L, -3L, 0L, 1L, -3L, 
    0L, -4L, 0L, 1L, -2L, 0L, -1L, 1L, 0L, 3L, -3L, -2L, -2L, -1L, 
    -1L, -4L, -1L, 1L, -2L, -2L, 1L, -1L, -1L, -4L, -5L, -9L, -2L, 
    3L, -2L, 1L, 0L, 7L, 0L, 1L, 0L, 3L, 2L, 1L, -3L, 0L, -1L, -2L, 
    2L, 6L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 0L, 0L, -3L, -2L, 1L, 0L, 0L, 
    1L, 0L, -1L, 0L, -4L, 0L, 0L, 0L, 1L, -1L, -3L, 1L, -5L, 0L, 
    0L, 0L, -1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 3L, 0L, 0L, -1L, 0L, -1L, 
    0L, 0L, 1L, 0L, 0L, -1L, 2L, 0L, 0L, 1L, -1L, 0L, 2L, -3L, -1L, 
    1L, 0L, -1L, 0L, 0L, -1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, -1L, 0L, 
    -2L, 2L, 2L, 0L, -2L, 1L, 1L, -1L, -2L, 0L, -1L, -3L, 0L, 1L, 
    -1L, 2L, -1L, -7L, 0L, 1L, 1L, -1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, -1L, 
    -2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, -6L, -1L, 0L, 5L, 0L, -5L, 0L, 2L, 0L, 
    -1L, 3L, -2L, -1L, -4L, -2L, -2L, -1L, 1L, -1L, 2L, -3L, -4L, 
    -2L, -2L, -2L, -2L, -6L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 5L, 2L, 0L, 
    0L, 1L, 5L, 0L, -2L, 3L, -1L, -1L, 0L, 0L, 0L, -1L, 0L, 2L, 2L, 
    2L, 1L, -1L, 0L, -1L, 2L, -6L, 0L, -1L, -3L, -1L, 0L, -3L, 2L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, -4L, 0L, 2L, -1L, 2L, -2L, -2L, 1L, -1L, 2L, 
    -2L, 0L, -2L, 2L, 2L, 1L, 0L, 1L, -2L, -1L, 1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 
    4L, -1L, 2L, 0L, -2L, 0L, 0L, -1L, -3L, 1L, -1L, 1L, 0L, 2L, 
    0L, 2L, -1L, 3L, 0L, 0L, -3L, -1L, 4L, 1L, -2L, 0L, NA, NA, 1L, 
    0L, NA, 2L, 2L, -1L, 1L, 2L, 0L, -5L, -3L, 1L, -1L, 0L, 0L, -1L, 
    0L, -2L, 2L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, -1L, -1L, -1L, 0L, -2L, 3L, 1L, 0L, 0L, -2L, 
    0L, 2L, 1L, 2L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, -2L, -1L, 0L, 0L, -1L, 
    -1L, -2L, -1L, -1L, 1L, 0L, -2L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L, -1L, 
    1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, -1L, -1L, 1L, 2L, 0L, 
    0L, 1L, 0L, 0L, 1L, -1L, 1L, -2L, 0L, -1L, 0L, -4L, 1L, 3L, 1L, 
    -2L, -2L, 0L, 0L, 1L, -2L, -4L, -1L, 2L, -1L, -2L, 0L, 0L, 1L, 
    3L, 2L, -2L, 1L, 0L, -3L, -1L, 0L, 0L, -1L, 1L, 1L, -1L, -2L, 
    2L, 1L, 0L, -1L, 0L, -1L), num = 1:537), .Names = c("stress_score_delta", 
    "isch_score_delta", "num"), row.names = c(NA, -537L), class = "data.frame")
    > data <- data.frame(read.csv("~/Downloads/sas_reporting_hist.csv"))
    > dput(data)
    structure(list(stress_score_delta = c(1L, 1L, 0L, -3L, 0L, 0L, 
    0L, -2L, 0L, -5L, -3L, -3L, -4L, 0L, -1L, 0L, 0L, -3L, -4L, 1L, 
    -3L, -4L, -5L, -1L, -2L, -3L, -1L, -2L, -3L, -10L, -5L, 1L, -2L, 
    -1L, -2L, -2L, 0L, -3L, -3L, 0L, -1L, -1L, 2L, -2L, -3L, -1L, 
    0L, 0L, -2L, -13L, 1L, -1L, -1L, -3L, -1L, 4L, 2L, 0L, -2L, 0L, 
    -4L, 2L, -1L, -2L, -3L, -2L, -4L, 1L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 2L, 
    0L, 1L, 3L, -2L, 3L, 2L, 0L, 1L, -2L, 2L, -2L, -2L, 0L, 0L, 1L, 
    -1L, -2L, -1L, 2L, 0L, -2L, 0L, -4L, -6L, -1L, -1L, -2L, -1L, 
    -3L, -1L, -2L, 0L, -1L, 0L, -1L, -4L, -4L, 0L, -5L, -3L, -4L, 
    -1L, -1L, 2L, 1L, -9L, -5L, NA, -5L, -4L, -6L, -2L, -7L, -3L, 
    -2L, -5L, -1L, -4L, -3L, 1L, -6L, -8L, -3L, 0L, 3L, -1L, -3L, 
    -3L, -3L, -4L, -5L, -4L, -2L, 1L, -3L, -1L, 0L, -6L, -1L, -11L, 
    -11L, -7L, 2L, 0L, -2L, 0L, -2L, 5L, -4L, 0L, -1L, 2L, 0L, -1L, 
    -2L, -7L, -2L, -2L, 0L, 4L, -5L, 0L, -5L, -3L, -2L, -2L, -2L, 
    -6L, -1L, 0L, -1L, -2L, -1L, -2L, -2L, -1L, -5L, 1L, 2L, -1L, 
    2L, -1L, 3L, -1L, -2L, -2L, 0L, 0L, -3L, -2L, -1L, -1L, -2L, 
    0L, -3L, -1L, -5L, -1L, -2L, -1L, -5L, -2L, 0L, 0L, -1L, -1L, 
    -1L, 2L, -1L, -4L, -2L, -4L, -2L, -1L, -7L, -3L, 0L, -1L, -3L, 
    -1L, -2L, -1L, -1L, 0L, -5L, -1L, -4L, -12L, -3L, -2L, 0L, -2L, 
    -4L, 0L, -4L, -2L, -2L, -1L, 0L, -5L, 0L, -3L, -3L, 0L, -1L, 
    0L, 2L, 1L, -6L, 1L, -2L, -1L, -3L, -4L, -2L, -3L, -1L, -1L, 
    0L, -4L, -2L, 0L, -1L, -6L, -1L, -2L, -1L, -4L, 2L, -1L, -2L, 
    -1L, -4L, -2L, -2L, -3L, -4L, -2L, -4L, -3L, -2L, -3L, 0L, -4L, 
    0L, -10L, -3L, -5L, -2L, -2L, -2L, -6L, -2L, -4L, 2L, 3L, 0L, 
    0L, 4L, -1L, -1L, -3L, -1L, 2L, -1L, -3L, -3L, -3L, -5L, -7L, 
    -5L, -4L, -2L, -3L, 4L, -2L, 1L, 0L, -1L, -1L, -2L, 1L, -10L, 
    0L, -5L, -2L, 0L, -3L, -5L, 4L, -1L, 1L, 0L, -1L, 1L, -2L, 3L, 
    -1L, -1L, -3L, -5L, -2L, -3L, 2L, -4L, -1L, -1L, 0L, 0L, -3L, 
    0L, -2L, -2L, -6L, -5L, 0L, 1L, -1L, 0L, 0L, -1L, 2L, -1L, -1L, 
    0L, -2L, -2L, -5L, -1L, 0L, -1L, -4L, -4L, -3L, -7L, -3L, -1L, 
    -1L, -2L, -2L, 0L, 1L, 2L, -1L, -2L, NA, NA, 0L, 1L, NA, 1L, 
    -1L, 1L, -3L, -1L, 1L, -4L, -2L, 2L, -5L, -1L, -1L, 0L, -2L, 
    -2L, 2L, -2L, -1L, -1L, -1L, 1L, -3L, 0L, -1L, -1L, -2L, 1L, 
    -2L, -1L, -1L, -2L, -1L, -1L, -3L, -11L, -2L, -1L, -1L, -3L, 
    0L, -1L, 0L, 1L, 4L, 0L, -1L, -1L, -4L, -1L, -3L, -2L, -1L, -2L, 
    0L, -4L, 0L, -5L, -1L, -2L, -3L, -1L, -5L, 0L, 0L, 0L, -1L, -2L, 
    0L, 0L, 1L, 2L, -2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, -2L, -5L, -3L, -1L, 
    -1L, -1L, -2L, 0L, -1L, -2L, 0L, -1L, 1L, -5L, -3L, -3L, 0L, 
    -7L, -1L, 2L, 1L, -1L, -3L, -3L, 0L, 0L, -1L, -4L, -1L, 0L, -1L, 
    -4L, 0L, -10L, 0L, 0L, 1L, -3L, -1L, -2L, -8L, -2L, 0L, -3L, 
    -1L, 0L, 0L, -2L, -5L, -4L, -1L, -2L, -2L, -1L, -1L), isch_score_delta = c(0L, 
    0L, 0L, -1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 3L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 
    1L, -2L, 1L, -1L, -1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, -1L, -2L, -2L, -2L, 
    -4L, 0L, -2L, -2L, -1L, 3L, 0L, -2L, -1L, -1L, 2L, 0L, 1L, -3L, 
    0L, 0L, 3L, -1L, -2L, 0L, 0L, -1L, 0L, -4L, 1L, -3L, 2L, 2L, 
    0L, 0L, -3L, 1L, 0L, 0L, -1L, -2L, -5L, 0L, -1L, 0L, -1L, 0L, 
    3L, 2L, -1L, 0L, 1L, 1L, 3L, 3L, -1L, -1L, 0L, 3L, 8L, 0L, 1L, 
    2L, 4L, 0L, -2L, 1L, 0L, 2L, -1L, 0L, 2L, -2L, 0L, -1L, 2L, 0L, 
    -2L, -2L, 3L, 0L, 3L, 2L, -2L, -2L, -2L, 3L, 2L, 0L, 0L, -1L, 
    1L, 4L, 1L, -4L, -2L, NA, -1L, -3L, -2L, -2L, -3L, 0L, 1L, -3L, 
    0L, -4L, 0L, 1L, -2L, 0L, -1L, 1L, 0L, 3L, -3L, -2L, -2L, -1L, 
    -1L, -4L, -1L, 1L, -2L, -2L, 1L, -1L, -1L, -4L, -5L, -9L, -2L, 
    3L, -2L, 1L, 0L, 7L, 0L, 1L, 0L, 3L, 2L, 1L, -3L, 0L, -1L, -2L, 
    2L, 6L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 0L, 0L, -3L, -2L, 1L, 0L, 0L, 
    1L, 0L, -1L, 0L, -4L, 0L, 0L, 0L, 1L, -1L, -3L, 1L, -5L, 0L, 
    0L, 0L, -1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 3L, 0L, 0L, -1L, 0L, -1L, 
    0L, 0L, 1L, 0L, 0L, -1L, 2L, 0L, 0L, 1L, -1L, 0L, 2L, -3L, -1L, 
    1L, 0L, -1L, 0L, 0L, -1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, -1L, 0L, 
    -2L, 2L, 2L, 0L, -2L, 1L, 1L, -1L, -2L, 0L, -1L, -3L, 0L, 1L, 
    -1L, 2L, -1L, -7L, 0L, 1L, 1L, -1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, -1L, 
    -2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, -6L, -1L, 0L, 5L, 0L, -5L, 0L, 2L, 0L, 
    -1L, 3L, -2L, -1L, -4L, -2L, -2L, -1L, 1L, -1L, 2L, -3L, -4L, 
    -2L, -2L, -2L, -2L, -6L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 5L, 2L, 0L, 
    0L, 1L, 5L, 0L, -2L, 3L, -1L, -1L, 0L, 0L, 0L, -1L, 0L, 2L, 2L, 
    2L, 1L, -1L, 0L, -1L, 2L, -6L, 0L, -1L, -3L, -1L, 0L, -3L, 2L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, -4L, 0L, 2L, -1L, 2L, -2L, -2L, 1L, -1L, 2L, 
    -2L, 0L, -2L, 2L, 2L, 1L, 0L, 1L, -2L, -1L, 1L, 2L, 0L, 0L, 0L, 
    4L, -1L, 2L, 0L, -2L, 0L, 0L, -1L, -3L, 1L, -1L, 1L, 0L, 2L, 
    0L, 2L, -1L, 3L, 0L, 0L, -3L, -1L, 4L, 1L, -2L, 0L, NA, NA, 1L, 
    0L, NA, 2L, 2L, -1L, 1L, 2L, 0L, -5L, -3L, 1L, -1L, 0L, 0L, -1L, 
    0L, -2L, 2L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, -1L, -1L, -1L, 0L, -2L, 3L, 1L, 0L, 0L, -2L, 
    0L, 2L, 1L, 2L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, -2L, -1L, 0L, 0L, -1L, 
    -1L, -2L, -1L, -1L, 1L, 0L, -2L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L, -1L, 
    1L, 2L, 1L, 0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, -1L, -1L, 1L, 2L, 0L, 
    0L, 1L, 0L, 0L, 1L, -1L, 1L, -2L, 0L, -1L, 0L, -4L, 1L, 3L, 1L, 
    -2L, -2L, 0L, 0L, 1L, -2L, -4L, -1L, 2L, -1L, -2L, 0L, 0L, 1L, 
    3L, 2L, -2L, 1L, 0L, -3L, -1L, 0L, 0L, -1L, 1L, 1L, -1L, -2L, 
    2L, 1L, 0L, -1L, 0L, -1L)), .Names = c("stress_score_delta", 
    "isch_score_delta"), row.names = c(NA, -537L), class = "data.frame")