我设计了一个实验来观察自进餐后血清标记物如何随时间变化。我有一个由 72 个观察值和 23o 个变量组成的数据框，称为 BreakfastM。

有 229 个变量是血清标志物，1 个是时间点。观察是不同的样本

我正在寻找血清标志物(即胆固醇)如何随时间点变化的数据趋势。我创建了一个箱线图，它很好地显示了特定血清标记物相对于时间点的趋势

这是我使用的代码

boxplot((BreakfastM$Variable~BreakfastM$Timepoint))

有没有一种通过在 R 中编写循环代码来针对时间点测试数据帧中所有变量的快速方法？

最佳答案

如果您只是想绘图，使用 tidyr(和 dplyr)转换为长格式，然后使用 ggplot2 进行绘图可能是最佳起点。

如果您只有少量变量，您可以只使用 facet_wrap 按度量拆分箱线图。因为您没有提供可重现的数据，所以我正在使用 mtcars 数据，用“gear”代替您的时间点，并且仅限于要比较的数值。 select 正在选择我要使用的列，然后 gather 在传递给 ggplot

mtcars %>%
  select(gear, mpg, disp:qsec) %>%
  gather(Measure, Value, -gear) %>%
  ggplot(aes(x = factor(gear)
             , y = Value)) +
  geom_boxplot() +
  facet_wrap(~Measure
             , scales = "free_y")

现在，有 229 个变量，这将不是一个可读的图。相反，您可能想查看 ggplus 中的 facet_multiple，它将 facet 分布在多个页面上。在这里，我使用它为每个“页面”放置一个，您可以根据需要在查看器中查看或保存。

首先，保存 basemap (没有分面):

basePlot <-
  mtcars %>%
  select(gear, mpg, disp:qsec) %>%
  gather(Measure, Value, -gear) %>%
  ggplot(aes(x = factor(gear)
             , y = Value)) +
  geom_boxplot()

然后，将其用作 facet_multiple 的参数:

facet_multiple(basePlot, "Measure"
               , nrow = 1
               , ncol = 1
               , scales = "free_y")

将生成与上面相同的面板，但每页一个(更改 nrow 和 ncol 可以增加每页显示的分面数)。

https://stackoverflow.com/questions/40366468/