问题
你想要创建基本的条形图与线图
方案
想要使用ggplot2绘制图形，数据必须是一个数据框，而且必须是长格式。
基本图形，离散x-axis
使用条形图，条形的高度通常代表这种不同的东西：
- 每一组事件的计数，通过
stat_bin指定，ggplot2默认使用该选项 - 数据集中某一列的值，通过
stat_identity指定
| x axis | 高度含义 | Common name |
|---|---|---|
| 连续 | 计数 | 直方图 |
| 离散 | 计数 | 条形图 |
| 连续 | 数值 | 条形图 |
| 离散 | 数值 | 条形图 |
有值的条形图
这里有一些样例数据 (抽自reshape2包的 tips 数据集):
dat <- data.frame(
time = factor(c("Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")),
total_bill = c(14.89, 17.23)
)
dat
#> time total_bill
#> 1 Lunch 14.89
#> 2 Dinner 17.23
# Load the ggplot2 package
library(ggplot2)
在这些例子中，条形的高度代表数据框某一列的值，所以使用stat="identity" 而不是默认的stat="bin"。
这里使用的映射变量为：
-
time: x-axis 和有时填充颜色 -
total_bill: y-axis
# 非常基本的条形图
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
geom_bar(stat="identity")
# 按时间填充颜色
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(stat="identity")
## 这和上面是一样的结果
# ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
# geom_bar(aes(fill=time), stat="identity")
# 添加黑色的边框线
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity")
# 没有图例，因为这个信息是多余的
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity") +
guides(fill=FALSE)
一个理想的条形图可能是下面这样的：
# 添加题目，缩小箱宽，填充颜色，改变轴标签
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", fill="#DD8888", width=.8, stat="identity") +
guides(fill=FALSE) +
xlab("Time of day") + ylab("Total bill") +
ggtitle("Average bill for 2 people")
参见 ../Colors (ggplot2) 获取更多关于颜色的信息。
计数的条形图
在下面例子中，条形高度代表事件的计数。
我们直接使用reshape2的tips数据集。
library(reshape2)
# 查看头几行
head(tips)
#> total_bill tip sex smoker day time size
#> 1 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
#> 2 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
#> 3 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
#> 4 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
#> 5 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
#> 6 25.29 4.71 Male No Sun Dinner 4
想要得到一个计数的条形图，不要映射变量到y，使用 stat="bin" (默认就是这个) 而不是stat="identity":
# 计数的条形图
ggplot(data=tips, aes(x=day)) +
geom_bar(stat="count")
## 和上面等同, 因为stat="bin"是默认
# ggplot(data=tips, aes(x=day)) +
# geom_bar()
线图
对于线图，数据点必须分组从而R知道怎么连接这些点。如果只有一组的话，非常简单，设定group=1即可，如果是多组，需要设定分组变量。
下面是使用的映射变量
-
time: x-axis -
total_bill: y-axis
# 基本的线图
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line()
## This would have the same result as above
# ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
# geom_line(aes(group=1))
# 添加点
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line() +
geom_point()
# 改变线和点的颜色
# 改变线的类型和点的类型，用更粗的线、更大的点
# 用红色填充点
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line(colour="red", linetype="dashed", size=1.5) +
geom_point(colour="red", size=4, shape=21, fill="white")
理想的线图可能像下面这样：
# 设定y轴的范围
# 改变轴标签
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line() +
geom_point() +
expand_limits(y=0) +
xlab("Time of day") + ylab("Total bill") +
ggtitle("Average bill for 2 people")
有更多变量的图
下面这个数据将用于接下来的例子
dat1 <- data.frame(
sex = factor(c("Female","Female","Male","Male")),
time = factor(c("Lunch","Dinner","Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")),
total_bill = c(13.53, 16.81, 16.24, 17.42)
)
dat1
#> sex time total_bill
#> 1 Female Lunch 13.53
#> 2 Female Dinner 16.81
#> 3 Male Lunch 16.24
#> 4 Male Dinner 17.42
条形图
变量映射：
-
time: x-axis -
sex: color fill -
total_bill: y-axis.
# 堆积条形图 -- 不常用
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity")
# 条形图，x轴是time,颜色填充是sex
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black")
# 改变颜色
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black") +
scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00"))
改变映射是非常容易的
# 条形图，x轴是性别，颜色是时间
ggplot(data=dat1, aes(x=sex, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black")
线图
变量映射：
-
time: x-axis -
sex: line color -
total_bill: y-axis.
想要绘制多条线，必须指定分组变量。
# 基本的带点线图
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex)) +
geom_line() +
geom_point()
# 将性别映射到颜色
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, colour=sex)) +
geom_line() +
geom_point()
# 映射性别到不同的点类型
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex)) +
geom_line() +
geom_point()
# 使用更粗的线、更大的点
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex)) +
geom_line(size=1.5) +
geom_point(size=3, fill="white") +
scale_shape_manual(values=c(22,21))
更改颜色和线型变量的映射非常容易：
ggplot(data=dat1, aes(x=sex, y=total_bill, group=time, shape=time, color=time)) +
geom_line() +
geom_point()
完成的例子
完成的例子可能像下面这样
# 一个条形图
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity",
position=position_dodge(),
size=.3) + # 更粗的线
scale_fill_hue(name="Sex of payer") + # 设定图例标题
xlab("Time of day") + ylab("Total bill") + # 设定轴标签
ggtitle("Average bill for 2 people") + # 设定题目
theme_bw()
# 一个线图
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex, colour=sex)) +
geom_line(aes(linetype=sex), size=1) + # 按性别设定线型
geom_point(size=3, fill="white") + # 使用更大的点，并用颜色填充
expand_limits(y=0) + # 将0包含仅y轴
scale_colour_hue(name="Sex of payer", # 设定图例标题
l=30) + # 使用更深的颜色 (lightness=30)
scale_shape_manual(name="Sex of payer",
values=c(22,21)) + #
scale_linetype_discrete(name="Sex of payer") +
xlab("Time of day") + ylab("Total bill") + # 设定轴标签
ggtitle("Average bill for 2 people") + # 设定标题
theme_bw() +
theme(legend.position=c(.7, .4)) # 图例的位置
为了保证上图的图例一致，必须指定3次。至于为何如此，点击 这里。
使用数值 x-axis
datn <- read.table(header=TRUE, text='
supp dose length
OJ 0.5 13.23
OJ 1.0 22.70
OJ 2.0 26.06
VC 0.5 7.98
VC 1.0 16.77
VC 2.0 26.14
')
来自ToothGrowth 数据集。
当x-axis作为连续变量时
我们可以用它绘制一个线图
ggplot(data=datn, aes(x=dose, y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()
当x-axis作为分类变量时
首先，我们要将该变量转换为因子。
# 拷贝数据框并将它转换为因子
datn2 <- datn
datn2$dose <- factor(datn2$dose)
ggplot(data=datn2, aes(x=dose, y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()
# 使用原始的数据框，但使用factor函数在绘图时转换
ggplot(data=datn, aes(x=factor(dose), y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()
当连续值作为分类变量使用时，也可以绘制条形图。
ggplot(data=datn2, aes(x=dose, y=length, fill=supp)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())
ggplot(data=datn, aes(x=factor(dose), y=length, fill=supp)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())
