問題タブ [facet-wrap]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - GGplot2: 任意の数のヒストグラムと散布図をファセットとしてプロットしますか?

データ フレームを便利に受け入れる関数を作成し、データ フレーム内の各ベクトルについてヒストグラムをプロットしたいと思います。追加のベクトル (最初のものを超えて) ごとに、私の関数はおそらくいくつかの散布図も出力する必要があります。ベクトル引数のリスト内の他の各ベクトルの追加のベクトルです。

結果は、理想的にはファセット化された三角形のプロットの配列になるはずです。

これは私を困惑させています。これまでのところ、私は次のとおりです。

編集

はヒストグラム*+は散布図です。以下は意図した結果の図です。

プロットの順序は重要ではないことに注意してください。と*+混在させることができます。

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r - ggplot での複数のデータ セットによるファセット処理: スケールの設定方法

私は、ggplot でかなり簡単なように思われることをしようとしています。正しい用語を探していないのではないかと思うので、何も表示されません。基本的に、あるデータ フレームからデータを取得し、別のデータ フレームにデータをマップします。適切な縮尺を決定するときに、facet_wrap 関数がマップ データ フレームのデータを無視するようにします。再現可能なコードを次に示します。

マップのないポイント しかし、各ファセットにマップを追加しようとすると、両方のデータ セットの範囲が使用されます。

地図のあるポイント

df制限を計算するときにデータフレームのみを使用するようにggplotに指示するにはどうすればよいですか? 基本的に、サブプロットをポイントの中心に配置したいのですが、それらがどこにあるかを示すためにマップを表示します。どんな提案でも大歓迎です。

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r - ggplot2でファセットラップを使用して平均とSEをプロットする

調査で記録された海洋生物に関する情報を含むデータセット (b.data) があります。各行は、以下の列見出しを持つ個々の動物に関連しています。

「海域」「年」「クルーズ」「船舶」「距離」「距離ID」「共通名」「学名」「長さmm」「性別」「幅」

各エリア(3つの調査エリア)の各種の平均数(SE付き)を示すグラフをプロットしたいと思います。以下のコードを書いて、必要なグラフを取得しましたが、平均と SE ではなく生データを使用しています。

アドバイスをいただければ幸いです。

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r - facet_wrap を複数ページの PDF に分割する

私はこれに対する解決策を探しましたが、ファセットを使用して生成されたプロットを PDF の個別のページに分離するのではなく、個別に生成されたプロットを PDF 形式に結合することをほとんど扱っているようです。

サンプルデータ

上記のデータで、次のコードを使用して、生成されたリスト内のすべての項目を選択します。

...8 つの (AH) ケースすべてのファセット ラップを生成する必要があります。ただし、これを生成すると、プロットが窮屈になり、読みにくくなる傾向があります。実際には、これを 500 以上のケースで使用する予定です (列名でラベル付けされたバーを返し、読み取り可能なチャートはありません)。

すべてのプロットを 1 ページに圧縮するのではなく、PDF に変換するときに個々のページに表示されるファセット内のチャートの数を指定することはできますか? たとえば、上記のデータを使用して、8 つのケースすべてを個別に含む 2 つの 2x2 プロットを別々のページに生成します (つまり、ページ 1 にケース AD、ページ 2 にケース EH)。

これを行うには、4 つのケース + 「アイテム」、「合計」、および「管理者」を強調表示し、次の 4 つのケースを繰り返し、結果の PDF を結合します。ただし、実際には 500 以上のケースがあるため、これは 100 以上の反復を意味し、多くの人的エラーの可能性があります。プロセスを自動化するためのいくつかの助けは素晴らしいでしょう.