facet-grid

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Seaborn FacetGrid PointPlotは以下を考えると1グリッド線

を追加します：あなたが見ることができるように import seaborn as sns attend = sns.load_dataset("attention") sns.set_style("whitegrid", {'axes.grid' : False,'axes.edgecolor':'none'}) g = sns.FacetGrid(attend, col="subject"

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Seaborn FacetGrid PointPlotラベルデータポイント以下を考える

： import seaborn as sns attend = sns.load_dataset("attention") sns.set_style("whitegrid", {'axes.grid' : False,'axes.edgecolor':'none'}) g = sns.FacetGrid(attend, col="subject", col_wrap=5, size=1

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ggplot2 facet_wrapは変数を見つけられませんが形状はありません

ggplot2でデータをプロットする際に少し問題があります：AdultInputPropにfacet_wrapを使用しますが、Rは変数を見つけられません。代わりにError in as.quoted(facets) : object 'AdultInputProp' not foundを返します。今私はggplot2の代わりに同じ変数を使用してshapeのスケールを作成してもらうと、Rがプロットす

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Seaborn FacetGrid：ストリップポットドッジをマッピングしている間に実装されていません

Seabornを使用して、各サブプロットにストリップポイントが表示されるようにfactorplotを生成しようとしています。ストリップスロットでは、マーカーのいくつかの側面をコントロールしたいと思います。は、ここで私が試した最初の方法である： import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.FacetGrid(tip

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ggplot facet_grid（）を使って異なるy軸スケーリングをプロットする？

私はいくつかのデータを2つの別々のyスケールにプロットするのに苦労しています。ここで私が取り組んできた大気質データの2つの視覚化があります。最初の図は、各汚染物質を10億分の1の規模で示しています。この図では、coがy軸を支配しており、他の汚染物質のバリエーションは正しく表現されていません。大気質科学の中では、汚染物質coは、従来、10億分の1の代わりに100万分の1で表されている。 2番目の図は

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ggplot facet_grid data.table order bug

ggplotとdata.tableを併用しようとすると、私はバグのような奇妙な動作を発見しました。 data.table（setkey（data、V1、V2 ..）を使用）で設定した行の順序によって、facet_gridsは完全に異なります。ここでは作業facet_gridの例である： setkey(dat.rel,FINISH_TIME_BUFFER) #Set Order of Rows a

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facet_grid内のggplot2でより高い値を表示するには

私はggplot2で関数facet_gridを見つけました。問題は：私は6カ国（列HC）と世界中のフライトの目的地リストを持っています。私のデータは次のようになります。 HC Reason Destination freq Perc <chr> <chr> <chr> <int> <dbl> 1 Germany Study Germany 9 0.3651116 2

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facet_grid、ggplotのスペーシングとラベルの制御

facet_gridで形成されたggplotグラフの間隔とラベルを制御しようとしています。私はいくつかの研究を行い、少なくとも最初の目的を達成するのに役立つだろうと思った議論を使用していますが、結果は私が期待したものではありません。再現可能な例として、私はmtcarsデータセット（ベースR）を使用して、コードの出力イメージを提供します。ここでは、変更したいものを示しています。あなたのアドバイス

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ファセットにggplotを使用してNAsを含む観測値を接続するには？

ただggplotとファセットオプション df <- data.frame( time = 1:5, y1 = c(4, 2, 3, 1, NA), y2 = c(4, 5, NA, 6, 10), y3 = c(8, 7, NA, 4, 5) ) library(ggplot2) ggplot(df, aes(x=time, y=y2)