linux for循环套for循环格式_为什么for循环和aes八字不合

今天是生信星球陪你的第599天

大神一句话，菜鸟跑半年。我不是大神，但我可以缩短你走弯路的半年~

就像歌儿唱的那样，如果你不知道该往哪儿走，就留在这学点生信好不好~

这里有豆豆和花花的学习历程，从新手到进阶，生信路上有你有我！

前面写过这篇：批量绘制箱线图https://www.jianshu.com/p/ec9034fe9a2c
今天发现了新问题。是aes和for循环的八字不合的诡异现象，来分析一下大家看看，能不能破：

1.示例数据

mat 60),nrow=

mat2长这样：

我们的目的是对对每一个基因画箱线图，这可以通过gather+分面或者for循环＋aes_string来实现，这个没有问题。

尝试1：当不用for循环的时候

p1 = ggplot(data=mat2)+  geom_boxplot(aes(x=group,y=mat2[,1],color = group))p2 = ggplot(data=mat2)+  geom_boxplot(aes(x=group,y=mat2[,2],color = group))library(patchwork)p1+p2

成功了。

尝试2：把1和2替换成i，传参试试

i=1p1 = ggplot(data=mat2)+  geom_boxplot(aes(x=group,y=mat2[,i],color = group))i=2p2 = ggplot(data=mat2)+  geom_boxplot(aes(x=group,y=mat2[,i],color = group))library(patchwork)p1+p2

所以放进for循环也是一样的，会出10张一样的图

p=list()for(i in 1:10){  p[[i]]=ggplot(data=mat2)+    geom_boxplot(aes(x=group,y=mat2[,i],color = group))}wrap_plots(p,nrow=2,guides = 'collect')

所有图都一样，所以失败了。

尝试3：换apply试试呢？

1:

所以你说，aes它不能传参吗？是不能，大佬们说需要传参就改成aes_string，它确实可以。但我好奇是为什么apply就能做出来。可能是因为它的循环方式和for循环不一样？

把这个apply的循环方式原样替换到for循环里，仍然是不行的：

p = list()n = 0for(i in mat2[,1:10]){  n = n+1  p[[n]]=ggplot(data=mat2)+    geom_boxplot(aes(x=group,y=i,color = group))}wrap_plots(p,nrow=2,guides = 'collect')

失败+1

But，如果我非要用for循环实现呢？

什么叫倔强，可能我撞了南墙才会回头吧，可能我见了黄河才会死心吧~aaa，想用，那就是有办法的。实在不行，我们每次改完数据再作图就好了！

一个知识点，当gene这一列不存在于mat2的时候，mat2$gene = i表示新增一列，列名为gene，内容为i。当gene这一列存在于mat2的时候，mat2$gene = i表示修改gene这一列的内容，改为i。

p = list()n = 0for(i in mat2[,1:10]){  n = n+1  mat2$gene = i  p[[n]]=ggplot(data=mat2)+    geom_boxplot(aes(x=group,y=gene,color = group))}wrap_plots(p,nrow=2,guides = 'collect')

一个意义不大的问题引起了我的兴趣，两个小时又木有了。没办法，谁叫我对R语言兴趣至深，爱得深沉哈哈。

当你即将放弃，其实彼岸已经在眼前

小郭发来aes帮助文档里的一段例子：

我们都在惊叹，两个叹号是什么操作？？？

p=list()for(i in 1:10) {  p[[i]] = ggplot(data = df, aes(x = group, y = !!df[, i])) +    geom_boxplot(aes(color = group))}library(patchwork)wrap_plots(p, nrow = 2, guides = 'collect')

问题就这么解决了！你说诡异不诡异。ggplot2博大精深，大佬们玩的很深沉，表示十分佩服。
ps:你会看到每种方法出来的列名都是不一样的，但那个可以改，加个labels参数就行了。

插个小广告！

生信零基础入门学习小组

全国巡讲全球听(生信线上直播课)

数据挖掘线上班来袭(两天变三周，实力加量)

一起来学单细胞吗？