Преобразование данных по группам

Question

Я хочу знать, можно ли применить ggplot2 преобразования (данных) после группировка была выполнена.

Пример:

Вот qqplot из iris по видам:

ggplot(iris, aes(sample=Sepal.Width, col=Species)) + 
    stat_qq() + 
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width') 

Я хочу, чтобы преобразовать Sepal.Width комиссионка (x - mean(x))/sd(x):

normalize = function (x) (x - mean(x))/sd(x) 
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width), col=Species)) + 
    stat_qq() + 
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized globally') 

Обратите внимание, что это используется глобальный средний/SD в нормализации, а не за группой в виду/SD (то же самое происходит, если вы пишете aes(sample=(Sepal.Width - mean(Sepal.Width))/sd(Sepal.Width)), а не скрывая его прочь в normalize.

Вопрос: есть ли способ применить normalizeв каждой группы (виды)?

Я могу сделать это с ddply, просто задался вопросом, был ли элегантный способ применить аффинное преобразование к моим данным в вызове ggplot, где параметры преобразования являются для каждой группы.

ggplot(ddply(iris, .(Species), mutate, y=normalize(Sepal.Width)), 
      aes(sample=y, col=Species)) + 
    stat_qq() + 
    ggtitle('qqnorm of Sepal.Width, normalized within-group') 

Answer 1

Вы также можете просто изменить функцию normalize принять Argent by. Это делает функцию normalize более сложной, но упрощает вызов ggplot (по сравнению с решением plyr). Ниже приведено мое предложение о том, как определить нормализацию.

# new normalize command 
normalize <- function(x, by='none'){ 
    unsplit(lapply(unique(by), function(id) scale(x[by==id])), by) 
} 
# global normalization 
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width), col=Species)) + 
    stat_qq() + 
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized globally') 
# groupe-wise normalization 
ggplot(iris, aes(sample=normalize(Sepal.Width, by=Species), col=Species)) + 
    stat_qq() + 
    ggtitle('qqnorm of Sepal Width, normalized by species')