如何按clarity分组命名ggplot2组合直方图？

问题说明 #

我正在学习R语言可视化，想要按clarity分组生成组合直方图，但遇到两个问题：

1. 当前生成的所有直方图标题均为“carat”，无法用clarity的取值作为对应直方图的标题
2. 尝试修改set_names写法时触发错误：Error in set_names(): ! The size of nm (8) must be compatible with the size of x (2)

原代码如下：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(rlang)
library(purrr)
library(gridExtra)

carat_histogram <- function(df) {
   label= names({{df}})
     
    ggplot(df, aes(x = carat)) + geom_histogram(binwidth = 0.1)+
      labs(title = label)
     }

by_clarity <- diamonds |> 
  group_nest(clarity)

by_clarity_named <- set_names(by_clarity$data, nm = by_clarity$clarity)

names(by_clarity_named)

by_clarity_named<-map(by_clarity_named, carat_histogram)

do.call(grid.arrange,by_clarity_named)

尝试过的错误代码：

by_clarity_named <- set_names(by_clarity, nm = by_clarity$clarity)
#Error in `set_names()`: ! The size of `nm` (8) must be compatible with the size of `x` (2).

问题原因 #

1. 标题错误原因：carat_histogram函数中用names({{df}})获取标题，但group_nest生成的每个子数据框包含原数据的多列（carat、cut、color等），names({{df}})返回的是所有列名的向量，ggplot会自动取第一个元素（即carat）作为标题，所以所有图的标题都相同。
2. set_names报错原因：by_clarity是一个包含2列（clarity和data）的数据框，对象长度为2，但by_clarity$clarity有8个取值，用set_names(by_clarity, by_clarity$clarity)时，名字数量和对象长度不匹配，因此触发错误。

解决方案 #

方法一：用pmap同时传递分组值和数据 #

直接修改函数，增加参数接收clarity值作为标题，用pmap按行遍历分组后的数据，同时传递分组值和子数据框：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(purrr)
library(gridExtra)

# 修改函数，新增clarity_val参数用于设置标题
carat_histogram <- function(df, clarity_val) {
  ggplot(df, aes(x = carat)) + 
    geom_histogram(binwidth = 0.1) +
    labs(title = clarity_val)
}

# 按clarity分组嵌套数据
by_clarity <- diamonds |> 
  group_nest(clarity)

# 按行传递clarity值和子数据框，生成直方图列表
hist_list <- pmap(by_clarity, carat_histogram)

# （可选）给直方图列表设置名字，方便后续操作
names(hist_list) <- by_clarity$clarity

# 组合显示所有直方图
do.call(grid.arrange, hist_list)

方法二：用set_names+map2绑定名字和数据 #

如果坚持使用set_names给数据列表命名，可以用map2同时遍历数据列表和它的名字，将名字作为标题传递给函数：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(purrr)
library(gridExtra)

# 修改函数，新增title参数接收标题
carat_histogram <- function(df, title) {
  ggplot(df, aes(x = carat)) + 
    geom_histogram(binwidth = 0.1) +
    labs(title = title)
}

# 按clarity分组嵌套数据
by_clarity <- diamonds |> 
  group_nest(clarity)

# 给data列的子数据框列表命名为对应的clarity值
named_data <- set_names(by_clarity$data, by_clarity$clarity)

# 同时遍历数据列表和它的名字，生成直方图
hist_list <- map2(named_data, names(named_data), carat_histogram)

# 组合显示所有直方图
do.call(grid.arrange, hist_list)

关键说明 #

• 原代码中set_names(by_clarity$data, by_clarity$clarity)是正确的写法，因为by_clarity$data是包含8个子数据框的列表，和by_clarity$clarity的长度（8）匹配，之前的错误是误将整个数据框by_clarity作为命名对象，而非data列的列表。
• 不要通过子数据框的列名获取标题，因为子数据框保留了原数据的所有列，无法直接拿到分组的clarity值，最好直接传递分组值作为标题参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者franklin ross