異なるデータソースとタイトルを持つggplotの図を作成するためのループを書く

Question

私はループの経験はありませんが、データを適切に分析するためにそれらを作成する必要があるようです。すでに作成したコードで簡単なループを作成する方法を教えてください。ループを使っていくつかのプロットを取得しましょう：

pdf(file = sprintf("complex I analysis", tbl_comp_abu1), paper='A4r') 

ggplot(df_tbl_data1_comp1, aes(Size_Range, Abundance, group=factor(Gene_Name))) + 
    theme(legend.title=element_blank()) + 
    geom_line(aes(color=factor(Gene_Name))) + 
    ggtitle("Data1 - complex I")+ 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 

ggplot(df_tbl_data2_comp1, aes(Size_Range, Abundance, group=factor(Gene_Name))) + 
    theme(legend.title=element_blank()) + 
    geom_line(aes(color=factor(Gene_Name))) + 
    ggtitle("Data2 - complex I")+ 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 


ggplot(df_tbl_data3_comp1, aes(Size_Range, Abundance, group=factor(Gene_Name))) + 
    theme(legend.title=element_blank()) + 
    geom_line(aes(color=factor(Gene_Name))) + 
    ggtitle("Datas3 - complex I")+ 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 

dev.off() 

ここで問題は達成したいと思います。だから私は最初に分析する10の複合体のように持っているので、10のpdfファイルを作成する必要があり、この例では複雑なデータセットの3つの異なるデータセットのプロットを示しています。変数comp1（df_tbl_dataX_comp1）の数値を1から10に変更する必要があります。これは、どのコンプレックスをプロットしたいかによって異なります。ループを介して変更する必要がある次のものは、pdfファイルの名前とグラフのそれぞれです...このようなループを書くことは可能ですか？

データ：

structure(list(Size_Range = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 
8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 
13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 17L, 
17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L), .Label = c("10", 
"34", "59", "84", "110", "134", "165", "199", "234", "257", "362", 
"433", "506", "581", "652", "733", "818", "896", "972", "1039" 
), class = "factor"), Abundance = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 142733.475, 108263.525, 98261.11, 649286.165, 
3320759.803, 3708515.148, 6691260.945, 30946562.92, 180974.3725, 
4530005.805, 21499827.89, 0, 15032198.54, 4058060.583, 0, 3842964.97, 
2544030.857, 0, 1640476.977, 286249.1775, 0, 217388.5675, 1252965.433, 
0, 1314666.05, 167467.8825, 0, 253798.15, 107244.9925, 0, 207341.1925, 
15755.485, 0, 71015.85, 14828.5075, 0, 25966.2325, 0, 0, 0, 0, 
0, 0), Gene_Name = c("AT1G01080", "AT1G01090", "AT1G01320", "AT1G01420", 
"AT1G01470", "AT1G01560", "AT1G01800", "AT1G02150", "AT1G02500", 
"AT1G02560", "AT1G02780", "AT1G02880", "AT1G02920", "AT1G02930", 
"AT1G03030", "AT1G03090", "AT1G03110", "AT1G03130", "AT1G03220", 
"AT1G03230", "AT1G03330", "AT1G03475", "AT1G03630", "AT1G03680", 
"AT1G03870", "ATCG00420", "ATCG00470", "ATCG00480", "ATCG00490", 
"ATCG00500", "ATCG00650", "ATCG00660", "ATCG00670", "ATCG00740", 
"ATCG00750", "ATCG00842", "ATCG01100", "ATCG01030", "ATCG01114", 
"ATCG01665", "ATCG00770", "ATCG00780", "ATCG00800", "ATCG00810", 
"ATCG00820", "ATCG00722", "ATCG00744", "ATCG00855", "ATCG00853", 
"ATCG00888", "ATCG00733", "ATCG00766", "ATCG00812", "ATCG00821", 
"ATCG00856", "ATCG00830", "ATCG00900", "ATCG01060", "ATCG01110", 
"ATCG01120")), .Names = c("Size_Range", "Abundance", "Gene_Name" 
), row.names = c(NA, -60L), class = "data.frame") 

Answer 1

これはトリックを行う可能性があります： は二つのループ、複雑な反復およびデータセットの反復のための第二のための1つを開始します。次に、paste0()またはpaste()を使用して、正しいファイル名と見出しを生成します。

PS：私はあなたのデータを持っていないので、私はコードをテストしませんでした。しかし、それはあなたにアイデアを与える必要があります。

#loop over complex  
for (c in 1:10) { 

    #create pdf for every complex 
    pdf(file = paste0("complex", c, "analysis.pdf"), paper='A4r') 

    #loop over datasets 
    for(d in 1:3) { 

    #plot 
    ggplot(get(paste0("df_tbl_data",d,"_comp",c)), aes(Size_Range, Abundance, group=factor(Gene_Name))) + 
     theme(legend.title=element_blank()) + 
     geom_line(aes(color=factor(Gene_Name))) + 
     ggtitle(paste0("Data",d," - complex ",c))+ 
     theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 
    } 
    dev.off() 

} 

Answer 2

私の答えを作った後、私はそれがループについての実際の問題に対処していないことを認識しました。しかし、根本的な問題にアプローチする方法が違うことを示してくれることを願っています（a.k.a私は仕事を無駄にしたくない）。

投稿したデータをプロットすることができませんでした。 60行のデータフレームには、60のユニークな遺伝子名があります。 geom_lineを遺伝子（aes(group=Gene_name)）でグループ化しようとすると、各行に1つのポイントしかありません。行を作るには2つの点が必要です。

データを構成して分析しました。

# Function to generate random data 
generate_data = function() { 
    require(truncnorm) 
    require(dplyr) 

    gene_names = LETTERS[1:20] 
    n_genes = length(gene_names) 
    size_ranges = c(10, 34, 59, 84, 110, 134, 165, 199, 
        234, 257, 362, 433, 506, 581, 652, 
        733, 818, 896, 972, 1039) 
    gene_size_means = rtruncnorm(n_genes, 10, 1000, 550, 300) 
    genes_in_complex = rbinom(n_genes, 1, 0.3) 
    true_variance = 50 
    gene_size_variances = rchisq(n_genes, n_genes-1) * (true_variance/(n_genes-1)) 
    df = data.frame(gene_name=gene_names, 
        gene_mean=gene_size_means, 
        gene_var=gene_size_variances, 
        in_complex=genes_in_complex) 
    df = df %>% group_by(gene_name) %>% 
    do(data.frame(size_ranges, 
        abundance=dnorm(size_ranges, .$gene_mean, .$gene_var)*.$in_complex)) 
    return(df) 
} 

# Generate a list of tables. Each table is for one data set for one complex 
data_tables = list() 
n_comps = 3 
for(complex_i in 1:2) { 
    for(comp_j in 1:n_comps) { 
    loop_df = generate_data() 
    loop_df$comp = comp_j 
    loop_df$complex = complex_i 
    data_tables = c(data_tables, list(loop_df)) 
    } 
} 

# Concatenate the tables into a larger data frame 
dat = do.call(rbind, data_tables) 

# Make a plots for each data set for complex 1 
dat_complex1 = subset(dat, complex==1) 
p = ggplot(dat_complex1, aes(x=size_ranges, y=abundance, color=gene_name, group=gene_name)) + 
    geom_line() + 
    facet_wrap(~comp, ncol=1) 
print(p) 

# Make a plot with many subpanels for all complexes and data sets 
p %+% dat + facet_grid(comp~complex) # screenshot shown below 

だから、シロイヌナズナのタンパク質複合体を勉強していますか？誰かがあなたのドメインに精通している場合は、バックグラウンドの文章があなたの質問に答えるのに役立つかもしれません。あるいは、所望の出力の画像が役立つ可能性がある。また、より完全なサンプルデータやスクリーンショットは、今後の投稿にもっと関心を寄せる可能性があります。

Answer 3

このアプローチを見てみましょう。これは、データセットの名前、グラフのタイトル、およびファイル名を含むdata.frame（dat）に依存します。

まず、プロットを作成して保存する関数を作成してから、for -loopとapply -loopの関数を呼び出します（できるだけ速く適用する）。

コードは次のようになります。

# create a custom function for ggplot, 
# which creates the plot and then saves it as a pdf 
custom_ggplot_function <- function(input.data.name, graph.title, f.name){ 
    # get(input.data.name) gets you the variable which is stored as a string in 
    # input.data.name 

    p <- ggplot(get(input.data.name), aes(Size_Range, Abundance, group=factor(Gene_Name))) + 
    theme(legend.title=element_blank()) + 
    geom_line(aes(color=factor(Gene_Name))) + 
    ggtitle(graph.title)+ 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 

    ggsave(filename = paste0(f.name, ".pdf"), plot = p) 
    NULL 
} 

# dat contains the names of your datasets, the titles of the graphs and filenames 
dat <- data.frame(df.names = c("df_tbl_data1_comp1", 
           "df_tbl_data2_comp1"), 
        graph.titles = c("Data1 - Complex I", 
            "Data2 - Complex II"), 
        file.names = c("file1", "file2")) 
# If you create your data.frame dat, you can also say 
# df.names = paste0("df_tbl_data", 1:10, "_comp1") and 
# graph.titles = paste0("Data", 1:10, " - Complex ", 1:10)  


# loop through the rows of dat 
for (i in 1:nrow(dat)) { 
    custom_ggplot_function(input.data.name = dat[i, "df.names"], 
         graph.title = dat[i, "graph.titles"], 
         f.name = dat[i, "file.names"]) 
} 

# or using the apply function 
apply(dat, 1, function(row.el) { 
    custom_ggplot_function(input.data.name = row.el["df.names"], 
         graph.title = row.el["graph.titles"], 
         f.name = row.el["file.names"]) 
})