多数のggplotの生成を自動化したい:
汎用データセット:
_mydata<-data.frame(matrix(rnorm(100),ncol=5))
names(mydata)<-c("Tijd","X1","X2","X3","X4")
_
含める変数を指定します。
_Start=2
Stop=5
_
プロットを保存するリスト:
_gvec<-vector("list",length=length(Start:Stop))
_
プロットを作成します。
_for(i in Start:Stop){
graphy<-ggplot(mydata,aes_string(x="Tijd",y=names(mydata)[i]))+geom_point()+mytheme
gvec[[i-Start+1]]<-graphy
}
_
プロットを保存する:
_for(i in Start:Stop){
tiff(paste0("Test/Residu/Plots/Prei/mydata.",names(mydata)[i],"09.14.tiff"),width=720,height=720)
gvec[[i-Start+1]]
graphics.off()
}
_
プロットのリストが生成されます。プロットを手動で保存することもできます。ただし、最後のループを使用すると、生成されるファイルはすべて空白になります。この理由はわかりません。
Rolandの提案によると、print(gvec[[i-Start+1]])
を試しましたが、出力として空のファイルが表示されます。
ループでggplotを作成する完全に再現可能な例を次に示します。
# Plot separate ggplot figures in a loop.
library(ggplot2)
# Make list of variable names to loop over.
var_list = combn(names(iris)[1:3], 2, simplify=FALSE)
# Make plots.
plot_list = list()
for (i in 1:3) {
p = ggplot(iris, aes_string(x=var_list[[i]][1], y=var_list[[i]][2])) +
geom_point(size=3, aes(colour=Species))
plot_list[[i]] = p
}
# Save plots to tiff. Makes a separate file for each plot.
for (i in 1:3) {
file_name = paste("iris_plot_", i, ".tiff", sep="")
tiff(file_name)
print(plot_list[[i]])
dev.off()
}
# Another option: create pdf where each page is a separate plot.
pdf("plots.pdf")
for (i in 1:3) {
print(plot_list[[i]])
}
dev.off()
ggplot2
ライブラリのggsave
関数を使用することもできます。
library(ggplot2)
data("iris")
# list of values to loop over
uniq_species = unique(iris$Species)
# Loop
for (i in uniq_species) {
temp_plot = ggplot(data= subset(iris, Species == i)) +
geom_point(size=3, aes(x=Petal.Length, y=Petal.Width )) +
ggtitle(i)
ggsave(temp_plot, file=paste0("plot_", i,".png"), width = 14, height = 10, units = "cm")
}
同じループ内でプロットを作成およびエクスポートできます。結合コードは次のようになります。
for(i in Start:Stop){
graphy<-ggplot(mydata,aes_string(x="Tijd",y=names(mydata)[i]))+geom_point()+mytheme
tiff(paste0("Test/Residu/Plots/Prei/mydata.",names(mydata)[i],"09.14.tiff"),width=720,height=720)
print(graphy)
dev.off()
}
id
変数がサブグループ(国、個人など)に対応するスタックデータの一般的な場合:
for (i in 1:10) {
mydata_id <- subset(mydata, id == i) # subselect group
p <- ggplot(mydata_id, aes(x, y)) + geom_line() # create graph
png(paste("plot_", i, ".png", sep = ""), width=600, height=500, res=120) # start export
print(p)
dev.off() # finish export
}