Deutsches R-Forum

Verfasst: **Di Mär 29, 2022 2:23 pm**

Hallo,
ich habe eine Principle component analyse mit prcomp() gemacht. Nun versuche ich eine Scree plot zu machen. Wenn ich mir diesen mit dem plot() Befehl anschaue ist alles in Ordnung. Wenn ich versuche die Grafik mit ggplot2 in schön zu machen kommt eine Grafik heraus in der die Werte der x-Achse in der falschen Reihenfolge kommen.
Ich habe folgende Tabelle erstellt

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pca_GE_all_var_expl_tbl <-
  data.frame(PC = paste0(1:93),
             var_explained = pca_GE_all$sdev^2/sum(pca_GE_all$sdev^2))

Die Tabelle sieht so aus: Spalte PC Nummer von 1 bis 93, var_expl_tabl Werte geordnet vom höchsten zum kleinsten Wert.

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GE_all_var_expl_tbl
   PC var_explained
1   1  3.344084e-01
2   2  1.438074e-01
3   3  1.072239e-01
4   4  4.670794e-02
5   5  3.413497e-02
6   6  3.359805e-02
7   7  2.092461e-02
8   8  1.803073e-02
9   9  1.671627e-02
10 10  1.433452e-02
11 11  1.198894e-02
12 12  9.399608e-03
13 13  8.461168e-03
14 14  7.998514e-03
15 15  6.849114e-03
16 16  6.478053e-03
17 17  6.003372e-03
18 18  5.773242e-03
19 19  4.797188e-03
20 20  4.674142e-03
21 21  4.308319e-03
22 22  4.189525e-03
23 23  3.896836e-03
24 24  3.702643e-03
25 25  3.492253e-03
26 26  3.394300e-03
27 27  3.317103e-03
28 28  3.243657e-03
29 29  3.190355e-03
30 30  3.119645e-03
31 31  3.073774e-03
32 32  2.988087e-03
33 33  2.949264e-03
34 34  2.920289e-03
35 35  2.876176e-03
36 36  2.836995e-03
37 37  2.780262e-03
38 38  2.712839e-03
39 39  2.597859e-03
40 40  2.569712e-03
41 41  2.518777e-03
42 42  2.476687e-03
43 43  2.458967e-03
44 44  2.439450e-03
45 45  2.403536e-03
46 46  2.388050e-03
47 47  2.340619e-03
48 48  2.309623e-03
49 49  2.296063e-03
50 50  2.276667e-03
51 51  2.252636e-03
52 52  2.229747e-03
53 53  2.193251e-03
54 54  2.154634e-03
55 55  2.116372e-03
56 56  2.089635e-03
57 57  2.069938e-03
58 58  2.062687e-03
59 59  2.057265e-03
60 60  1.990263e-03
61 61  1.952521e-03
62 62  1.933391e-03
63 63  1.928793e-03
64 64  1.909842e-03
65 65  1.872618e-03
66 66  1.853267e-03
67 67  1.841589e-03
68 68  1.802654e-03
69 69  1.735345e-03
70 70  1.710964e-03
71 71  1.699947e-03
72 72  1.695379e-03
73 73  1.627852e-03
74 74  1.618843e-03
75 75  1.597681e-03
76 76  1.546884e-03
77 77  1.533414e-03
78 78  1.494242e-03
79 79  1.464179e-03
80 80  1.449263e-03
81 81  1.437032e-03
82 82  1.403733e-03
83 83  1.339541e-03
84 84  1.309905e-03
85 85  1.291101e-03
86 86  1.202688e-03
87 87  1.151050e-03
88 88  1.092907e-03
89 89  1.032700e-03
90 90  1.004124e-03
91 91  9.777109e-04
92 92  8.938960e-04
93 93  1.267195e-30

Die ggplot2 Grafik wollte ich wie folgt erstellen:

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ggplot(pca_GE_all_var_expl_tbl, aes(x=PC, y=var_explained))+
  geom_col()+
  labs(title = "Scree plot")

Das Ergebnis ist folgende Grafik angehängt als screeplot1. jpg.

Erwarten würde ich eine Grafik screeplot 2 von der Datenverteilung

Hat jemand eine Idee warum das so ist?

VG
Werner

Verfasst: **Di Mär 29, 2022 3:51 pm**

Offenbar hast Du "PC" falsch - als Faktor - eingelesen.

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library(data.table)
library(ggplot2)

DT <- fread("P:/R/R Forum/ggplot/Daten.txt")

ggplot(DT, aes(x=PC, y=var_explained))+
  geom_col()+
  labs(title = "Scree plot")

Verfasst: **Di Mär 29, 2022 4:54 pm**

Hallo Werner,

Das Problem liegt dann wohl in dem paste0, das Strings erzeugt.

LG,
Bernhard

Verfasst: **Mi Mär 30, 2022 10:23 am**

bigben hat geschrieben: Di Mär 29, 2022 4:54 pm Das Problem liegt dann wohl in dem paste0, das Strings erzeugt.

Oha - das hatte ich gar nicht gesehen

! Wie kommt man denn auf sowas

?

Verfasst: **Do Mär 31, 2022 9:40 am**

Aber was ist, wenn man Namen in der X Achse hat? Das ist doch eher der Normalfall?

Verfasst: **Do Mär 31, 2022 10:56 am**

Dann muss man die Faktorstufen in eine geeignete Reihenfolge bringen...

https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaw ... 13469.html

Verfasst: **Do Mär 31, 2022 2:48 pm**

Wenn man statt ggplot2 die base Grafiken nimmt, dann hat man die Wahl: Nimmt man das formula-Interface von barplot, dann verhält es sich wie ggplot2:

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d <- read.table("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=1710",
                header = TRUE)
d$PC = as.character(d$PC)
barplot(var_explained ~ PC, data = d)

Ruft man die Funktion stattdessen mit Vektoren ohne formula auf, dann plottet es so, wie hier gewünscht:

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barplot(height = d$var_explained, names.arg = d$PC,
        xlab ="Component", ylab ="Variance explained")

: Rplot.png (3.97 KiB) 4558 mal betrachtet

LG,
Bernhard

Verfasst: **Di Apr 05, 2022 2:31 pm**

Thanks to all !

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ggplot2 geom_col() unterscheidet sich von plot()

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