在《upsetr：多数据集绘图可视化处理利器》中我们介绍了 upsetr 的一些概念和绘图基础使用，今天我们来学习一下 upsetr 的 queries 和 attribute.plots 这两个参数的使用。
一
queries 参数
queries 参数里面的每一个 list 都是由四个部分组成：query, param, color, active。
query：查询函数，可以用系统自带的，也可以自己写。
param：参数，查询函数（query）作用于哪些数据集，是一个 list。
color：每个 query 在绘图中的颜色，没设置的话将调用 upsetr 默认的调色板。
active：决定 query 将如何表示在图上。true，intersection size 条形图将会被 query 中的条形图覆盖；false，intersection size 条形图将会被加上一个三角形（a jitter point），这个三角形的位置是波动性的。
示例1：内置的交集查询
本示例展示了如何通过内置的交集查询（intersection query）intersects 去查找并展示特定的交集元素（elements in specific intersections）。本示例中 active query 的颜色来源于 upsetr 中默认的调色板。
upset(movies, queries = list(list(query = intersects, params = list("drama", "comedy", "action"), color = "orange", active = t),
list(query = intersects, params = list("drama"), color = "red", active = f),
list(query = intersects, params = list("action", "drama"), active = t)))【左右滑动查看完整信息】
drama, comedy, action 的交集（10）已经变成了橘色（color="orange"），上方的 intersection size 条形图已经被橘色的条形图覆盖（active=t）；
action, drama 的交集（68）也变成了默认的蓝色。
drama 的圆点变成了红色（color="red"），上方的 intersection size 条形图顶部被一个红色的三角形覆盖（active=f）。
示例2：内置的元素查询
本示例展示了如何通过内置的元素查询（element query）函数 elements 可视化展示特定的元素在交集中是如何分布的。
upset(movies, queries = list(list(query = elements, params = list("avgrating", 3.5, 4.1), color = "blue", active = t),
list(query = elements, params = list("releasedate", 1980, 1990, 2000), color = "red", active = f)))【左右滑动查看完整信息】
蓝色的条形图表示，默认的 6 个数据集中符合 avgrating == 3.5 或者 avgrating == 4.1 在各个集合中的个数分布。
红色三角形表示，6 个数据集中符合 releasedate==1980, 1990, 2000 在各个集合中的分布，它们的位置存在波动性（active = f）。
示例3：使用表达参数进行交集和元素子集查询
本示例展示如何通过使用 expression 参数获取交集和元素查询的子集（subset the results of element and intersection queries）。
upset(movies, queries = list(list(query = intersects, params = list("action", "drama"), active = t),
list(query = elements, params = list("releasedate", 1980, 1990, 2000), color = "red", active = f)),
expression = "avgrating > 3 & watches > 100")【左右滑动查看完整信息】
示例4：自定义查询
# creating a custom query to operate on the rows of the data.
myfunc <- function(row, release, rating) {
data <- (row["releasedate"] %in% release) & (row["avgrating"] > rating)
}
# applying the created query to the queries parameter.
upset(movies, queries = list(list(query = myfunc, params = list(c(1970, 1980, 1990, 1999, 2000), 2.5), color = "blue", active = t)))【左右滑动查看完整信息】
示例5：使用查询图例
upsetr 可以通过使用 query.legend 添加 queries 的图例。query.legend 的位置可以在头部（top）或者底部（bottom）；我们也可以使用 query.name 参数在 queries 中给每一个 query 自定义指定的名称。
upset(movies, query.legend = "top", queries = list(list(query = intersects,
params = list("drama", "comedy", "action"), color = "orange", active = t,
query.name = "funny action"), list(query = intersects, params = list("drama"),
color = "red", active = f), list(query = intersects, params = list("action",
"drama"), active = t, query.name = "emotional action")))【左右滑动查看完整信息】
示例6：queries 绘图总结
综合示例1——示例5，绘制图形如下：
upset(movies, query.legend = "bottom", queries = list(list(query = myfunc, params = list(c(1970,
1980, 1990, 1999, 2000), 2.5), color = "orange", active = t), list(query = intersects,
params = list("action", "drama"), active = f), list(query = elements, params = list("releasedate",
1980, 1990, 2000), color = "red", active = f, query.name = "decades")),
expression = "avgrating > 3 & watches > 100")【左右滑动查看完整信息】
二
attribute.plots 参数
attribute.plots 主要是用于添加属性图，内置有柱形图、散点图、热图等。该参数被分解成 3 部分：gridrows, plots, 以及 ncols。
gridrows：用于指定扩展绘图窗口以增加属性图的空间。upsetr 默认是在 100 x 100 的网格上进行绘图的，因此如果我们将网格（gridrows）设置为 50，则新的网格布局将变成 150 x 100，为属性图留出 1/3 的网格空间。
plots：接收一个参数列表，这些参数包括 plot, x, y（如果适用的话），以及 queries。
plot：一个返回 ggplot 的函数。
x：ggplot 图形中的 x 轴标题（string）。
y：ggplot 图形中的 y 轴标题（string）。
queries：指示是否将当前的 queries 与绘图重叠。如果 queries 为 true，属性图（attribute plot）将会被来源于查询（queries）的数据覆盖；否则，查询结果将不会绘制在属性图上。
ncols：指示如何在 gridrows 空间中绘制图形。如果输入了 2 个属性图（attribute plots）且 ncols=1，属性图将会纵向一个个排列；如果输入了 2 个属性图（attribute plots）且 ncols=2，属性图将并排显示。
示例1：直方图
本示例展示了如何在 upsetr 中添加一个内置直方属性图。如果 main.bar.color 未指定为黑色，则包含在黑色 intersection size 柱状条中的元素将在属性图中表示为灰色。
upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects,
params = list("drama"), active = t)), attribute.plots = list(gridrows = 50,
plots = list(list(plot = histogram, x = "releasedate", queries = f), list(plot = histogram,
x = "avgrating", queries = t)), ncols = 2))【左右滑动查看完整信息】
示例2：散点图
本示例展示了如何在 upsetr 中添加一个内置散点属性图。需要注意的是，在本示例中使用了 query.legend。
upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects, params = list("drama"), color = "red", active = f),
list(query = intersects, params = list("action", "drama"), active = t),
list(query = intersects, params = list("drama", "comedy", "action"), color = "orange", active = t)),
attribute.plots = list(gridrows = 45, plots = list(list(plot = scatter_plot, x = "releasedate", y = "avgrating", queries = t),
list(plot = scatter_plot, x = "avgrating", y = "watches", queries = f)), ncols = 2),
query.legend = "bottom")【左右滑动查看完整信息】
示例3：自定义属性图
myplot <- function(mydata, x, y) {
plot <- (ggplot(data = mydata, aes_string(x = x, y = y, colour = "color"))
geom_point() scale_color_identity() theme(plot.margin = unit(c(0,
0, 0, 0), "cm")))
}
another.plot <- function(data, x, y) {
data$decades <- round_any(as.integer(unlist(data[y])), 10, ceiling)
data <- data[which(data$decades >= 1970), ]
myplot <- (ggplot(data, aes_string(x = x)) geom_density(aes(fill = factor(decades)),
alpha = 0.4) theme(plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "cm"), legend.key.size = unit(0.4,
"cm")))
}【左右滑动查看完整信息】
使用上面定义的 myplot 应用于 upsetr 绘图。
upset(movies, main.bar.color = "black", queries = list(list(query = intersects,
params = list("drama"), color = "red", active = f), list(query = intersects,
params = list("action", "drama"), active = t), list(query = intersects,
params = list("drama", "comedy", "action"), color = "orange", active = t)),
attribute.plots = list(gridrows = 45, plots = list(list(plot = myplot, x = "releasedate",
y = "avgrating", queries = t), list(plot = another.plot, x = "avgrating",
y = "releasedate", queries = f)), ncols = 2))【左右滑动查看完整信息】
示例4：属性图绘图总结
综合示例 1 的内置直方图、示例 2 的内置散点图，以及示例 3 的自定义属性图，绘图如下：
upset(movies, main.bar.color = "black", mb.ratio = c(0.5, 0.5), queries = list(list(query = intersects,
params = list("drama"), color = "red", active = f), list(query = intersects,
params = list("action", "drama"), active = t), list(query = intersects,
params = list("drama", "comedy", "action"), color = "orange", active = t)),
attribute.plots = list(gridrows = 50, plots = list(list(plot = histogram,
x = "releasedate", queries = f), list(plot = scatter_plot, x = "releasedate",
y = "avgrating", queries = t), list(plot = myplot, x = "avgrating",
y = "watches", queries = f)), ncols = 3))【左右滑动查看完整信息】
示例5：箱线图
箱线图（box plots）可以展示所有交集的点属性分布，交集箱线图可以一次性最多展示 2 个箱线图的总体情况。boxplot.summary 参数接收包含 1 个或者 2 个属性名称的向量数据（vector）。
upset(movies, boxplot.summary = c("avgrating", "releasedate"))【左右滑动查看完整信息】
关于 upsetr 包的使用就介绍到这里，该包的其他一些用法，如 incorporating set metadata 可以参考官方文档，或者查看 upsetr 在 github 的源码。
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