dpylrのmutate/summarizeを使用して、色を可変レベルにマップすることに固執しました。

Question

私は決してこれを行う良い方法を見つけ出すことができませんでした。私は、RColorBrewerの色をdata_frame内の可変レベルにマッピングするためのユーザー関数を作成しようとしています。私はigraphにノードの色をプロットしており、色ベクトルが必要です。私はエラーを出す前にこれまでこれを作った。

library(tidyverse) 
library(RColorBrewer) 

my_data <- data_frame(
    x = sample(c('red','white','foo'),25,T) 
) 

my_data %>% 
    group_by(x) %>% 
    mutate(Blues = brewer.pal(n_distinct(x),'Spectral')) ## this doesn't work 

私は機能したいと思います。次のようなもの：

function(df,vary){ 
    df %>% 
     group_by(vary) %>% 
     mutate(Blues = brewer.pal(n_distinct(vary),'Spectral')) %>% 
     select(Blues) 
    } 

ありがとうございました！

Answer 1

あなただけmutateを使用して、brewer.pal(n_distinct(x), 'Spectral')に必要な色を生成し、その後matchを使用して変数に色をマッピングし、group_byを必要としません：

_{お知らせ：私はキャプチャするtidyeval構文を使用しましたdplyrの関数を使用しているため、NSEスタイルの変数です。しかし、好きな場合は、別の方法でプログラムすることもできます。 dplyrを使用せずに}

var_to_color <- function(df, var) { 
    var <- enquo(var) 
    df %>% 
     mutate(Colors = brewer.pal(n_distinct(!!var), 'Spectral')[match(!!var, unique(!!var))]) %>% 
     pull(Colors) 
} 

var_to_color(my_data, x) 
# [1] "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#99D594" "#FFFFBF" "#99D594" 
# [8] "#99D594" "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#99D594" 
#[15] "#FC8D59" "#FC8D59" "#99D594" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FC8D59" "#FC8D59" 
#[22] "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FC8D59" 

my_data$x 
# [1] "white" "red" "red" "red" "foo" "red" "foo" "foo" "white" 
#[10] "red" "white" "red" "red" "foo" "white" "white" "foo" "red" 
#[19] "white" "white" "white" "white" "red" "white" "white" 

---

、1つのベクトルを取り、その後、より理にかなって、おそらく色にマップ機能：

var_to_color <- function(var) brewer.pal(n_distinct(var), 'Spectral')[match(var, unique(var))] 

var_to_color(my_data$x) 
# [1] "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#99D594" "#FFFFBF" "#99D594" 
# [8] "#99D594" "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FFFFBF" "#99D594" 
#[15] "#FC8D59" "#FC8D59" "#99D594" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FC8D59" "#FC8D59" 
#[22] "#FC8D59" "#FFFFBF" "#FC8D59" "#FC8D59"