在ggplot2中创建散点图矩阵（对等对）

117

是否可以使用绘制好散布图矩阵，并ggplot2使用ggplot的一些不错的功能，例如将其他因子映射到颜色，形状等，并增加平滑度？

我在想类似base功能的东西pairs。

r ggplot2

— 卡斯滕W.
source

还请检查出问题

— hadley 2010年

啊，在哈德利那里我没看到你的评论。我做了我的回答，以免窃取您的信誉：）

— naught101

Answers:

您可能想尝试一下plotmatrix：

  library(ggplot2)
  data(mtcars)
  plotmatrix(mtcars[,1:3])

对我而言，mpg（mtcars的第一列）不应成为一个因素。我没有检查它，但是没有理由为什么它应该是一个。但是我得到了一个散点图:)

注意：该plotmatrix()函数已由软件包中的ggpairs()函数替换，以供将来参考，GGally如@ naught101 在下面对该问题的另一个答复中建议的那样。

— 马特·班纳特
source

我无法解决这个问题，似乎它需要公式右边的因素。或者您能给我一个最小的例子吗？

— Karsten W.

有人知道如何添加颜色吗？我似乎无法使该gist.github.com/1405150正常工作

— -Décarie

该答案的第一部分是错误的，并引起混乱。您无法使用图面对图进行配对：只能通过x图进行y运算，并按因子进行分组。换句话说，使用分面时，每个子图上的x和y都相同；配对时，每一列都有一个不同的x，而每一行都有一个不同的y。

— naught101

供将来参考，该plotmatrix()函数已由包中的ggpairs()函数替换，GGally如@ naught101在对该问题的另一种回答中所建议的。

— smillig

@MattBannert在您的帖子中添加了评论，以使其更加可见，如果跳过阅读评论，我可以理解那些投反对票的人。希望你不要介意。

— zx8754

232

我一直想这样做，但plotmatrix很烂。Hadley 建议改用GGally软件包。它具有ggpairs函数，这是一个大大改进的对图（让您在数据帧中使用非连续变量）。它根据变量类型在每个正方形中绘制不同的图：

library(GGally)
ggpairs(iris, aes(colour = Species, alpha = 0.4))

在此处输入图片说明

— Naught101
source

真的很棒值得注意的是，任何colour变量都必须是一个因素。花了45分钟弄清楚那一个。

— gregmacfarlane

有没有办法绘制没有对的这些相关矩阵？例如，我需要绘制第一列与其他列的关系。想要第一列与其他仅9列

— Rgeek

@Rgeek：您可以melt将您感兴趣的变量用作id变量，然后再由其他变量作为方面。

— naught101 2015年

不要使用ggpairs，只需正常使用ggplot2即可，例如ggplot(data, aes(x=id, y=value)) + geom_point() + facet_grid(.~variable)。我假设您所说的“相关图”是在谈论散点图，因为我从未听说过。

— naught101 2015年

@JimGreen GGally::ggpairs(iris, aes(colour = Species, alpha=0.4))

— ElBaulP

如果要获取一个ggplot对象（不是ggmatrix的情况ggpairs()），解决方案是将数据融化两次，然后ggplot进行分面。给定参数，facet_wrap将比facet_grid限制绘制区域更好scales = 'free'。

require(ggplot2) 
require(dplyr)
require(tidyr)

gatherpairs <- function(data, ..., 
                        xkey = '.xkey', xvalue = '.xvalue',
                        ykey = '.ykey', yvalue = '.yvalue',
                        na.rm = FALSE, convert = FALSE, factor_key = FALSE) {
  vars <- quos(...)
  xkey <- enquo(xkey)
  xvalue <- enquo(xvalue)
  ykey <- enquo(ykey)
  yvalue <- enquo(yvalue)

  data %>% {
    cbind(gather(., key = !!xkey, value = !!xvalue, !!!vars,
                 na.rm = na.rm, convert = convert, factor_key = factor_key),
          select(., !!!vars)) 
  } %>% gather(., key = !!ykey, value = !!yvalue, !!!vars,
               na.rm = na.rm, convert = convert, factor_key = factor_key)
}

iris %>% 
  gatherpairs(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width) %>% {
  ggplot(., aes(x = .xvalue, y = .yvalue, color = Species)) +
      geom_point() + 
      geom_smooth(method = 'lm') +
      facet_wrap(.xkey ~ .ykey, ncol = length(unique(.$.ykey)), scales = 'free', labeller = label_both) +
      scale_color_brewer(type = 'qual')
}

— mjktfw
source