如何在 R 中绘制数据框的所有列？

在本文中，我们将学习如何用 R 编程语言绘制 DataFrame 的所有列。

使用中的数据集：

x         y1        y2 y3
1   1 0.08475635 0.4543649  0
2   2 0.22646034 0.6492529  1
3   3 0.43255650 0.1537271  0
4   4 0.55806524 0.6492887  3
5   5 0.05975527 0.3832137  1
6   6 0.08475635 0.4543649  0
7   7 0.22646034 0.6492529  1
8   8 0.43255650 0.1537271  0
9   9 0.55806524 0.6492887  3
10 10 0.05975527 0.3832137  1

方法一：使用 plot.ts()函数

我们只需要在plot.ts()函数传递我们的数据框，它就会在时间序列图中绘制所有数据框列。在 Y 轴中，我们可以看到数据框列的名称。

Syntax: plot.ts(df)

Parameters: 

df: DataFrame object

例子：

R

set.seed(200)                                            
 
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
plot.ts(df)

输出：

方法二：使用zoo()函数

zoo ()函数存在于zoo包中，因此必须通过在代码的第一行放置require(zoo)函数来导入它。此函数将数据帧转换为这样一种格式（“动物园”系列），以便可以轻松地以时间序列图的形式绘制。

由于在我们的情况下y为NULL ，因此生成了x的时间序列图。但是，如果 x 和 y 都是单变量“动物园”系列，那么就会生成 y 与 x 的散点图。

Syntax: plot(zoo(df))

Parameters: 

df: DataFrame object

例子：

电阻

require(zoo)
set.seed(200)                                            
 
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
 
df <- zoo(df)
plot(df)

输出：

方法三：使用plot()函数

在这种方法中，我们将使用基本的plot()函数绘制一个折线图，显示数据框的多列。 plot()函数被定义为 R 语言绘图的通用函数。它可用于创建不同类型的基本绘图。

Syntax: plot(X, Y, type = “l”, col = 1, ylim = c(0, 3))

Parameters: 

X: X-axis. ->

Y: Y-axis ->

type: specifies the type of plot

col: specifies colour

ylim: specifies limit for y-axis

在下面的代码中，第一个数据框列是 X 轴，其余列是 y 轴，它们是根据 折线图形式的第一列。这 对于不同的线， col 的值应该不同，这样不同的线就有不同的颜色，最后我们指定了 ylim，它限制了y 轴的值。

我们还可以通过为类型参数指定不同的值来绘制不同类型的图。例如， type="h"会绘制直方图。

例子：

电阻

require(zoo)
set.seed(200)                                            
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
 
plot(df$x, df$y1, type = "o", col = 1, ylim = c(0, 3))
lines(df$x, df$y2, type = "o", col = 2)
lines(df$x, df$y3, type = "o", col = 3)

输出：

方法 4：使用 ggplo2() 包

为此，必须将数据重塑为可以绘制的形式。

例子：

电阻

library(ggplot2)
 
set.seed(200)                                            
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
 
# Reshape data frame
df_reshaped <- data.frame(x = df$x,                           
                       y = c(df$y1, df$y2, df$y3),
                       group = c(rep("y1", nrow(df)),
                                 rep("y2", nrow(df)),
                                 rep("y3", nrow(df))))
head(df_reshaped,10)

输出：

x          y group
1   1 0.08475635    y1
2   2 0.22646034    y1
3   3 0.43255650    y1
4   4 0.55806524    y1
5   5 0.05975527    y1
6   6 0.08475635    y1
7   7 0.22646034    y1
8   8 0.43255650    y1
9   9 0.55806524    y1
10 10 0.05975527    y1

在同一面板中绘制多个变量

在这种方法中，我们为同一面板中数据框的每一列绘制了一个折线图。这在比较存储相同类型数据但在某些性质上不同的列时很有用。在对数据进行整形后，让我们看看各个列的线图将如何出现。

句法：

ggplot(df_reshaped, aes(x, y, col = group)) +  geom_line()

例子：

电阻

library(ggplot2)
 
set.seed(200)                                            
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
 
# Reshape data frame
df_reshaped <- data.frame(x = df$x,                           
                       y = c(df$y1, df$y2, df$y3),
                       group = c(rep("y1", nrow(df)),
                                 rep("y2", nrow(df)),
                                 rep("y3", nrow(df))))
 
ggplot(df_reshaped, aes(x, y, col = group)) +  geom_line()

输出：

在不同的面板中绘制多个变量

在这种方法中，我们为同一图的不同面板中数据框的每一列绘制了一个折线图。我们可以通过添加 facet_grid()函数来完成这个任务。 facet_grid()函数生成由行和列定义的布局面板。

句法：

ggplot(df_reshaped, aes(x, y, col = group)) +  geom_line()+ facet_grid(group ~ .) 

例子：

电阻

library(ggplot2)
 
set.seed(200)                                            
df <- data.frame(x = 1:10,
                   y1 = rnorm(5),
                   y2 = runif(5),
                   y3 = rpois(5, 1))
 
# Reshape data frame
df_reshaped <- data.frame(x = df$x,                           
                       y = c(df$y1, df$y2, df$y3),
                       group = c(rep("y1", nrow(df)),
                                 rep("y2", nrow(df)),
                                 rep("y3", nrow(df))))
 
ggplot(df_reshaped, aes(x, y, col = group)) +  geom_line()+ facet_grid(group ~ .)

输出：