So definieren Sie Ihre Funktion, um geom_point + geom_line in ggplot2 beizubehalten

Erfahren Sie, wie Sie in R eine Funktion korrekt definieren, um `geom_point` und `geom_line` in ggplot2 für eine verbesserte Datenvisualisierung zu kombinieren.
---
Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62228097/ gestellt von dem Nutzer 'RRR' ( https://stackoverflow.com/u/10827578/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62228134/ bereitgestellt von dem Nutzer 'chemdork123' ( https://stackoverflow.com/u/9664796/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.

Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: How to define my function to preserve geom_point + geom_line

Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l...
Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ).

Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com.
---
So definieren Sie Ihre Funktion, um geom_point + geom_line in ggplot2 beizubehalten

In der Welt der Datenvisualisierung mit R ist ggplot2 zweifellos eines der leistungsstärksten Pakete. Wenn es jedoch darum geht, wiederverwendbare Funktionen zu erstellen, die Elemente wie geom_point und geom_line integrieren, stehen viele Nutzer vor Herausforderungen. Wenn Sie schon einmal versucht haben, eine Funktion zu definieren, die diese beiden wesentlichen Geoms kombiniert, aber nicht sicher waren, wie das funktioniert, sind Sie hier genau richtig. Lassen Sie uns die Lösung Schritt für Schritt aufschlüsseln!

Das Problem

Sie möchten die Funktionalität von geom_point und geom_line in einer wiederverwendbaren Funktion in R kapseln. Ihr erster Versuch könnte folgendermaßen aussehen:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Diese Methode liefert jedoch nicht das gewünschte Ergebnis, wenn sie innerhalb Ihres ggplot-Objekts verwendet wird. Dies führt zu Frustration, da Ihr Code nicht korrekt kompiliert oder die beabsichtigte Visualisierung nicht erzeugt wird. Wie können wir das also beheben?

Die Lösung

Um eine Funktion zu erstellen, die mit ggplot2 korrekt funktioniert, sollte Ihre Funktion eine Liste zurückgeben, die die Geom-Funktionen enthält, die Sie kombinieren möchten. So geht’s:

Schritt 1: Definieren Sie die Funktion richtig

Anstatt den + -Operator innerhalb Ihrer Funktion zu verwenden, nutzen wir eine Liste. Hier ist die korrigierte Definition Ihrer Funktion:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Schritt 2: Nutzen Sie die Funktion in ggplot

Nachdem wir unsere Funktion richtig definiert haben, können Sie sie mit Ihrem ggplot-Objekt wie folgt verwenden:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Schritt 3: Daten visualisieren

Sie sind nun bereit, Ihre Daten wie gewünscht zu visualisieren. Hier ist das vollständige Beispiel mit einem Data Frame:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Dies erzeugt ein ggplot-Objekt, das sowohl die Punkte als auch Linien für Ihre Daten beibehält und somit Trends und Kategorien effektiv visualisiert.

Fazit

Das Definieren von Funktionen in ggplot2 kann zunächst komplex erscheinen, doch mit dem richtigen Ansatz können Sie wiederverwendbare Komponenten für Ihre Visualisierungen erstellen, die nahtlos funktionieren. Denken Sie daran: Der wichtigste Punkt ist, dass Ihre Funktion eine Liste von ggplot-Geoms zurückgibt, wodurch Sie diese innerhalb der ggplot-Umgebung kombinieren können. Indem Sie dieser Anleitung folgen, verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung und optimieren Ihren Programmierprozess. Viel Erfolg beim Plotten!