В мире визуализации данных ggplot — это популярный пакет на языке R, обеспечивающий гибкость и настройку. Это позволяет с легкостью создавать потрясающие визуализации. В этой статье мы рассмотрим различные методы создания единого графика для разных фреймов данных с помощью ggplot.

Метод 1: объединение фреймов данных
Один простой подход — объединить фреймы данных в один перед построением графика. Предположим, у нас есть два фрейма данных: df1 и df2. Мы можем использовать функцию bind_rows()из пакета dplyr, чтобы объединить их. Вот пример:

library(dplyr)
combined_df <- bind_rows(df1, df2)
ggplot(combined_df, aes(x = column1, y = column2)) +
  geom_point() +
  # Add other ggplot layers and customizations

Метод 2: использование функции переноса фасетов
Если вы хотите построить каждый кадр данных отдельно, но отображать их вместе, вы можете использовать функцию facet_wrap(). Эта функция позволяет создавать сетку графиков на основе определенной переменной. Вот пример:

ggplot() +
  geom_point(data = df1, aes(x = column1, y = column2)) +
  geom_point(data = df2, aes(x = column1, y = column2)) +
  facet_wrap(~ dataframe_name) +
  # Add other ggplot layers and customizations

Метод 3: использование функции карты
Если у вас есть несколько фреймов данных, хранящихся в списке, вы можете использовать функцию map()из пакета purrr, чтобы перебирать список и создавать графики для каждого кадр данных. Вот пример:

library(purrr)
dataframe_list <- list(df1, df2, df3)
plot_list <- map(dataframe_list, ~ ggplot(.x, aes(x = column1, y = column2)) +
                     geom_point() +
                     # Add other ggplot layers and customizations
                )
# Combine the plots using the patchwork package
library(patchwork)
final_plot <- wrap_plots(plot_list)
final_plot

В этой статье мы рассмотрели три разных метода создания единого графика для разных фреймов данных с помощью ggplot. Комбинируя кадры данных, используя фасетную переноску или используя функцию карты, вы можете эффективно визуализировать несколько наборов данных на одном графике. Поэкспериментируйте с этими методами и раскройте возможности ggplot для визуализации данных.