在R语言中使用purrr的map2绘图时，group_by参数为何失效？

问题背景 #

需要按学生的level生成4张绘图（每个level对应一张，包含该层级所有学生数据），但当前代码执行后生成了16张绘图（每个学生对应一张），以下是问题分析和修正方案。

原始尝试代码 #

# 数据准备
library(dplyr)
my_data <- tibble(level = c(rep(c("Kindergarten", "1st", "2nd", "3rd"), 4)),
                  id = c(1:16),
                  score = c(81:96))

# 生成绘图的尝试代码
library(purrr)
library(stringr)
library(ggplot2)

# 提取信息
levels <- my_data %>% pull(level) %>% as.character
scores <- my_data %>% pull(score)

# 生成绘图
my_plots <- map2(
  .x = levels,
  .y = scores,
  .f = ~{
    my_data %>%
      group_by(level) %>% # 此处分组未生效
      ggplot(aes(x = .x, y = .y)) +
      geom_point() +
      ggtitle(str_glue("Score by {.x}"))
  }
)

my_plots # 生成了16张图而非预期的4张

错误原因 #

1. map2的输入是长度为16的levels和scores向量，会循环16次（对应每一行数据），每次仅处理单个学生的level和score，因此生成16张图。
2. group_by(level)未起到作用：绘图时直接使用了.x和.y（单个值），并未基于分组后的完整数据集进行可视化。

修正方案 #

方案一：遍历唯一Level值并筛选数据 #

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
library(ggplot2)

# 原始数据
my_data <- tibble(level = c(rep(c("Kindergarten", "1st", "2nd", "3rd"), 4)),
                  id = c(1:16),
                  score = c(81:96))

# 获取所有唯一的level值
unique_levels <- unique(my_data$level)

# 按每个level生成绘图
my_plots <- map(
  .x = unique_levels,
  .f = ~{
    # 筛选当前level的所有学生数据
    filtered_data <- my_data %>% filter(level == .x)
    
    ggplot(filtered_data, aes(x = level, y = score)) +
      geom_point(size = 2) + # 可选：调整点大小提升可读性
      ggtitle(str_glue("Score by {.x}")) +
      theme_minimal()
  }
)

# 查看结果（共4张图，每张对应一个level）
my_plots

方案二：用group_split拆分数据集后遍历 #

library(dplyr)
library(purrr)
library(stringr)
library(ggplot2)

# 原始数据
my_data <- tibble(level = c(rep(c("Kindergarten", "1st", "2nd", "3rd"), 4)),
                  id = c(1:16),
                  score = c(81:96))

# 按level拆分数据为4个数据框的列表
level_data_list <- my_data %>% group_split(level)

# 遍历每个子数据集生成绘图
my_plots <- map(
  .x = level_data_list,
  .f = ~{
    current_level <- .x$level[1] # 获取当前level名称
    ggplot(.x, aes(x = level, y = score)) +
      geom_point(size = 2) +
      ggtitle(str_glue("Score by {current_level}")) +
      theme_minimal()
  }
)

my_plots

说明 #

两种方案均会生成4张绘图，每张图包含对应level下所有学生的分数数据：

• 方案一通过unique()获取唯一层级，再筛选对应数据绘图，逻辑清晰直观。
• 方案二用group_split直接拆分数据集，避免手动筛选，代码更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J.Sabree