我想使用ggplot2
来制作一个上三角相关矩阵,如this one 。我可以很好地复制该函数,但由于某种原因,我一直想将 reshape2
函数转换为 tidyr
函数。我认为我可以使用 gather
代替 melt
,但这不起作用。
使用reshape2
的原始结果
library(reshape2)
library(ggplot2)
mydata <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)]
cormat <- round(cor(mydata),2)
library(reshape2)
melted_cormat <- melt(cormat)
# Get upper triangle of the correlation matrix
get_upper_tri <- function(cormat){
cormat[lower.tri(cormat)]<- NA
return(cormat)
}
upper_tri <- get_upper_tri(cormat)
melted_cormat <- melt(upper_tri, na.rm = TRUE)
ggplot(data = melted_cormat, aes(Var2, Var1, fill = value)) +
geom_tile()
我尝试使用 tidyr
中的 gather
进行此操作。
library(tidyverse)
#first correlatoin matrix
cor_base <- round(cor(mydata), 2)
#now UT
cor_base[lower.tri(cor_base)] <- NA
cor_tri <- as.data.frame(cor_base) %>%
rownames_to_column("Var2") %>%
gather(key = Var1, value = value, -Var2, na.rm = TRUE) %>%
as.data.frame()
ggplot(data = cor_tri, aes(x = Var2, y = Var1, fill = value)) +
geom_tile()
这些值都是相同的,但是顺序发生了一些变化,这使得这看起来是错误的。检查identical
不会返回TRUE
,但两个数据帧的值似乎相同...
> identical(cor_tri, melted_cormat)
[1] FALSE
> dim(cor_tri)
[1] 21 3
> dim(melted_cormat)
[1] 21 3
> sum(cor_tri == melted_cormat)
[1] 63
对此有什么想法,还是我应该继续加载 reshape2
来完成我想要的任务?
谢谢。
最佳答案
本质上,它是 factor
和character
reshape2 和 tidyr 版本之间的 Var1 和 Var2 类型。前者的melt()
保留相关矩阵的因子和顺序:"mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec"
后者的 tibble:rownames_to_colums()
按字母顺序创建字符类型:"disp", "drat", "hp", "mpg", "qsec", "wt"
。正如所见,两者都有不同程度的影响绘图渲染。
要解决此问题,请考虑 dplyr::mutate
行使用 base::factor(rownames(.), ...
)并将级别显式定义为 cor_base 的 row.names()
的原始排列。另外,您的 Var1 和 Var2 颠倒了。
cor_base <- round(cor(mydata), 2)
cor_base[lower.tri(cor_base)] <- NA
cor_tri <- as.data.frame(cor_base) %>%
mutate(Var1 = factor(row.names(.), levels=row.names(.))) %>%
gather(key = Var2, value = value, -Var1, na.rm = TRUE, factor_key = TRUE)
ggplot(data = cor_tri, aes(Var2, Var1, fill = value)) +
geom_tile()
<小时/>
此外,对于您或 future 的读者,这里有 base::reshape
也解决了上述因素级别问题的版本:
cor_base <- round(cor(mydata), 2)
cor_base[lower.tri(cor_base)] <- NA
cor_base_df <- transform(as.data.frame(cor_base),
Var1 = factor(row.names(cor_base), levels=row.names(cor_base)))
cor_long <- subset(reshape(cor_base_df, idvar=c("Var1"),
varying = c(1:(ncol(cor_base_df)-1)), v.names="value",
timevar = "Var2",
times = factor(row.names(cor_base), levels=row.names(cor_base)),
new.row.names = 1:100,
direction = "long"), !is.na(value))
ggplot(data = cor_long, aes(Var2, Var1, fill = value)) +
geom_tile()
关于r - 相关矩阵 - tidyrgather v.reshape2melt,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47475897/