目前,我只是使用这样的东西:
test_data$level <- rep("", nrow(test_data))
test_data[test_data$value <= 1, ]$level <- "1"
test_data[test_data$value > 1 & test_data$value <= 2, ]$level <- "2"
...
test_data[test_data$value > 4 & test_data$value <= 5, ]$level <- "5"
只是想知道在 R 中是否有更好的方法来执行此操作,或者通过 scale
简单地应用一些 ggplot2
参数来进行分类。
可能有几种方法可以解决这个问题,因此很难准确地表达我的问题。这是要点......我有类似这样的数据:
set.seed(123)
test_data <- data.frame(var1 = rep(LETTERS[1:3], each = 5),
var2 = rep(letters[1:5], 3),
value = runif(30, 1, 5))
test_data
var1 value
1 A 2.150310
2 B 4.153221
3 C 2.635908
4 D 4.532070
5 E 4.761869
6 F 1.182226
7 G 3.112422
8 H 4.569676
9 I 3.205740
10 J 2.826459
我有更多的数据点,并且正在绘制如下所示的内容:
library(ggplot2)
p <- ggplot(test_data, aes(x = var1, y = var2, colour = value))
p <- p + geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.1, heigh = 0.1))
p
这给出了类似这样的东西:
我的实际数据来自 1-5 级的主观评估,但我将类似的问题捆绑在一起并对其进行平均,因此它们不再是整数。
我正在绘制每个因素组合的评分,以可视化哪些组合产生了更高的评分。默认的连续比例并不真正“流行”,我希望获得颜色比例来处理这些值(0-1、1-2、... 4-5)的“bin”,使其颜色像 scale_colour_discrete
对于因素确实如此。
所以,我的问题:
1)ggplot2是否可以通过scale_colour_continuous
以某种方式“bin”这些,以便我可以获得要应用的默认因子级别着色方案,即使这是连续数据?
2)如果没有,是否有更简单的方法来创建一个新向量,我可以根据条件用数字/字母替换我的值?我是一个 R 新手,所以除了一堆 if()
或条件语句( test_data[test_data > 0 & test_data < 1, "values"] <- "a"
或类似的东西)之外我不确定。
最佳答案
最简单的解决方案是这样做
ggplot(transform(test_data, Discrete=cut(values, seq(0,5,1), include.lowest=T),...
现在您的 data.frame
将包含一列基于 values
列的因子,因此您可以执行 aes(..., color=Discrete ,...)
就在你的 ggplot 的上下文中。完成绘图后,test_data
的格式将被保留。
要保留离散列,当然,最好的选择是:
test_data$Discrete <- cut(values, seq(0,5,1), include.lowest=T)
关于r - "Bin"ggplot2 中的连续值基于获得更清晰颜色的标准(如因子级别着色)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14763514/