r-如何用rpy2中的ggplot注释子图

Question

我使用Rpy2用ggplot2绘制数据帧。我画了下面的图：

p = ggplot2.ggplot(iris) + 
    ggplot2.geom_point(ggplot2.aes_string(x="Sepal.Length", y="Sepal.Width")) + 
    ggplot2.facet_wrap(Formula("~Species"))
p.plot()
r["dev.off"]()  

我想用一些关于情节的统计数据来注释每个子情节。例如，我想计算每个x/y子图之间的相关性，并将其放置在图的右上角。如何做到这一点？理想情况下，我想将数据帧从R转换为Python对象，计算相关性，然后将它们投影到散点上。以下转换不起作用，但这就是我尝试的方法：

# This does not work 
#iris_df = pandas.DataFrame({"Sepal.Length": rpy2.robjects.default_ri2py(iris.rx("Sepal.Length")),
#                            "Sepal.Width": rpy2.robjects.default_ri2py(iris.rx("Sepal.Width")),
#                            "Species": rpy2.robjects.default_ri2py(iris.rx("Species"))})
# So we access iris using R to compute the correlation
x = iris_py.rx("Sepal.Length")
y = iris_py.rx("Sepal.Width")
# compute r.cor(x, y) and divide up by Species
# Assume we get a vector of length Species saying what the
# correlation is for each Species' Petal Length/Width
p = ggplot2.ggplot(iris) + 
    ggplot2.geom_point(ggplot2.aes_string(x="Sepal.Length", y="Sepal.Width")) + 
    ggplot2.facet_wrap(Formula("~Species")) + 
    # ...
    # How to project correlation?
p.plot()
r["dev.off"]()    

但假设我真的可以从Python访问R数据帧，我该如何绘制这些相关性？谢谢

Answer 1

解决方案是为绘制的每个样本创建一个带有标签的数据帧。数据帧的列应该将数据帧的相应列名与原始数据相匹配。然后可以用绘制

p += ggplot2.geom_text(data=labels_df, mapping=ggplot2.aes_string(x="1", y="1", mapping="labels"))

其中labels_df是包含标签的数据帧，labels是具有要绘制的标签的labels_df的列名。在这种情况下，(1,1)将是标签在每个子图中的坐标位置。

Answer 2

我发现@user248237dfsf的答案对我不起作用。ggplot混淆了我正在绘制的数据帧和我用于标签的数据帧。

相反，我使用ggplot2_env=robjects.baseenv'as.environment'

class GBaseObject(robjects.RObject):
  @classmethod
  def new(*args, **kwargs):
    args_list = list(args)
    cls = args_list.pop(0)
    res = cls(cls._constructor(*args_list, **kwargs))
    return res
class Annotate(GBaseObject):
  _constructor = ggplot2_env['annotate']
annotate = Annotate.new

现在，我有一个类似于标准注释的东西。

annotate(geom = "text", x = 1, y = 1, label = "MPC")

一个小评论：我不知道这是否适用于面部护理。