So zeichnen Sie alle Spalten eines Datenrahmens in R.

Der Datenrahmen hat n Spalten und ich möchte n Diagramme erhalten, ein Diagramm für jede Spalte.

Ich bin ein Neuling und spreche nicht fließend R, trotzdem habe ich zwei Lösungen gefunden.

Der erste funktioniert, aber er druckt den Spaltennamen nicht (und ich brauche sie!):

data <- read.csv("sample.csv",header=T,sep=",")
for ( c in data ) plot( c, type="l" )

Der zweite funktioniert besser, weil er den Spaltennamen druckt:

data <- read.csv("sample.csv",header=T,sep=",")
for ( i in seq(1,length( data ),1) ) plot(data[,i],ylab=names(data[i]),type="l")

Gibt es bessere (aus Sicht der R-Sprache) Lösungen?

Das ggplot2Paket erfordert ein wenig Lernen, aber die Ergebnisse sehen wirklich gut aus, Sie erhalten schöne Legenden und viele andere nette Funktionen, ohne viel Code schreiben zu müssen.

require(ggplot2)
require(reshape2)
df <- data.frame(time = 1:10,
                 a = cumsum(rnorm(10)),
                 b = cumsum(rnorm(10)),
                 c = cumsum(rnorm(10)))
df <- melt(df ,  id.vars = 'time', variable.name = 'series')

# plot on same grid, each series colored differently -- 
# good if the series have same scale
ggplot(df, aes(time,value)) + geom_line(aes(colour = series))

# or plot on different plots
ggplot(df, aes(time,value)) + geom_line() + facet_grid(series ~ .)

Es gibt eine sehr einfache Möglichkeit, alle Spalten aus einem Datenrahmen mithilfe separater Bedienfelder oder desselben Bedienfelds zu zeichnen:

plot.ts(data)

Welche Ausbeuten (wobei X1 - X4 Spaltennamen sind):

Schauen Sie sich? Plot.ts für alle Optionen an.

Wenn Sie nicht mehr Kontrolle über Ihre Plotfunktion haben und keine Schleife verwenden möchten, können Sie auch Folgendes tun:

par(mfcol = c(ncol(data), 1))
Map(function(x,y) plot(x, main =y), data, names(data))

Sie können durch Reifen springen und wandeln Sie Ihre Lösung auf einen lapply, sapplyoder applyAnruf. (Ich sehe, dass @jonw einen Weg zeigt, dies zu tun.) Abgesehen davon ist das, was Sie bereits haben, vollkommen akzeptabler Code.

Wenn dies alles Zeitreihen oder ähnliche sind, ist das Folgende möglicherweise eine geeignete Alternative, bei der jede Reihe in einem eigenen Bereich in einem einzelnen Darstellungsbereich dargestellt wird. Wir verwenden das zooPaket, da es bestellte Daten wie diese sehr gut verarbeitet.

require(zoo)
set.seed(1)
## example data
dat <- data.frame(X = cumsum(rnorm(100)), Y = cumsum(rnorm(100)),
                  Z = cumsum(rnorm(100)))
## convert to multivariate zoo object
datz <- zoo(dat)
## plot it
plot(datz)

Welches gibt:

Ich bin überrascht, dass niemand erwähnt hat matplot. Dies ist sehr praktisch, wenn Sie nicht jede Linie in separaten Achsen zeichnen müssen. Nur ein Befehl:

matplot(y = data, type = 'l', lty = 1)

Verwenden Sie ?matplotdiese Option, um alle Optionen anzuzeigen.

Um die Legende hinzuzufügen, können Sie die Farbpalette festlegen und dann hinzufügen:

mypalette = rainbow(ncol(data))
matplot(y = data, type = 'l', lty = 1, col = mypalette)
legend(legend = colnames(data), x = "topright", y = "topright", lty = 1, lwd = 2, col = mypalette)

Mit einigen der obigen Tipps (insbesondere danke @daroczig für das names(df)[i]Formular) druckt diese Funktion ein Histogramm für numerische Variablen und ein Balkendiagramm für Faktorvariablen. Ein guter Anfang, um einen Datenrahmen zu erkunden:

par(mfrow=c(3,3),mar=c(2,1,1,1)) #my example has 9 columns

dfplot <- function(data.frame)
{
  df <- data.frame
  ln <- length(names(data.frame))
  for(i in 1:ln){
    mname <- substitute(df[,i])
      if(is.factor(df[,i])){
        plot(df[,i],main=names(df)[i])}
        else{hist(df[,i],main=names(df)[i])}
  }
}

Beste Wünsche, Mat.

Mit lattice:

library(lattice)

df <- data.frame(time = 1:10,
                 a = cumsum(rnorm(10)),
                 b = cumsum(rnorm(10)),
                 c = cumsum(rnorm(10)))

form <- as.formula(paste(paste(names(df)[- 1],  collapse = ' + '),  
                         'time',  sep = '~'))

xyplot(form,  data = df,  type = 'b',  outer = TRUE)

Mit der Option können Sie den Titel (und auch den Titel der Achsen über xlabund ylab) angeben main. Z.B:

plot(data[,i], main=names(data)[i])

Und wenn Sie zeichnen möchten (und speichern) jede Variable eines Datenrahmen, die Sie verwenden sollten png, pdfoder jede andere Grafiktreiber Sie benötigen, und nach dieser Ausgabe einen dev.off()Befehl. Z.B:

data <- read.csv("sample.csv",header=T,sep=",")
for (i in 1:length(data)) {
    pdf(paste('fileprefix_', names(data)[i], '.pdf', sep='')
    plot(data[,i], ylab=names(data[i]), type="l")
    dev.off()
}

Oder zeichnen Sie alle Diagramme mit dem mfrowParameter von auf dasselbe Bild par(). Beispiel: Verwenden Sie diese Option par(mfrow=c(2,2), um die nächsten 4 Diagramme in dasselbe "Bild" aufzunehmen.

Ich habe kein R auf diesem Computer, aber hier ist ein Riss. Sie können parmehrere Diagramme in einem Fenster anzeigen oder auf diese Weise einen Klick veranlassen, bevor die nächste Seite angezeigt wird.

plotfun <- function(col) 
  plot(data[ , col], ylab = names(data[col]), type = "l")
par(ask = TRUE)
sapply(seq(1, length(data), 1), plotfun)

Leider bietet ggplot2 keine Möglichkeit, dies (einfach) zu tun, ohne Ihre Daten in ein Langformat umzuwandeln. Sie können versuchen, dagegen anzukämpfen, aber die Datentransformation ist einfacher. Hier alle Methoden, einschließlich meltvon reshape2, gathervon tidyr und pivot_longervon tidyr: Umformen von data.frame vom Breit- zum Langformat

Hier ist ein einfaches Beispiel mit pivot_longer:

> df <- data.frame(time = 1:5, a = 1:5, b = 3:7)
> df
  time a b
1    1 1 3
2    2 2 4
3    3 3 5
4    4 4 6
5    5 5 7

> df_wide <- df %>% pivot_longer(c(a, b), names_to = "colname", values_to = "val")
> df_wide
# A tibble: 10 x 3
    time colname   val
   <int> <chr>   <int>
 1     1 a           1
 2     1 b           3
 3     2 a           2
 4     2 b           4
 5     3 a           3
 6     3 b           5
 7     4 a           4
 8     4 b           6
 9     5 a           5
10     5 b           7

Wie Sie sehen können, werden pivot_longerdie ausgewählten Spaltennamen in die von names_to(Standard "Name") angegebenen Werte und die langen Werte in die von values_to(Standard "Wert") angegebenen Werte eingefügt . Wenn ich mit den Standardnamen einverstanden bin, kann ich use verwenden df %>% pivot_longer(c("a", "b")).

Jetzt können Sie wie gewohnt zeichnen, z.

ggplot(df_wide, aes(x = time, y = val, color = colname)) + geom_line()

Falls die Spaltennamen in der .csvDateidatei nicht gültig sind R-Name:

data <- read.csv("sample.csv",sep=";",head=TRUE)
data2 <- read.csv("sample.csv",sep=";",head=FALSE,nrows=1)

for ( i in seq(1,length( data ),1) ) plot(data[,i],ylab=data2[1,i],type="l")