第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等
第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)
第四步:坐标系和刻度配置
第五步:标签信息和图例信息
第六步:选择合适的主题
ggplot2的语法包括10个部件。
数据(data)
映射(mapping)
几何对象(geom)
标度(scale)
统计变换(stats)
坐标系(coord)
位置调整(Position adjustments)
分面(facet)
主题(theme)
输出(output)
前3个是必须的,其它部件ggplot2会自动配置,也可以手动配置
ggplot2基本绘图模板:
注意:
1)添加图层的加号(+)只能放在行末尾
2)红色方框里面mapping是全局域,绿色方框里面mapping是局部域,执行先后顺序,先局部域,后全局域
ggplot2画图必要部件-数据,映射和几何对象
2.1 数据
数据(Data)用于画图的整洁数据
library(tidyverse
ggplot()先只提供数据,创建一个空图形。
# ggplot()先提供整洁数据,生成一个空图形
2映射
映射,把数据变量集与图形属性库建立关联。
最常用的映射有:
x:x轴
y:y轴
color:颜色
size:大小
shape:形状
fill:填充
alpha:透明度
以mpg数据集为例,把变量displ和hwy分别映射到x和y,变量drv映射到color,此时图形就有了坐标轴和网格线,color需要在有了几何对象后才能体现出来。
# 映射操作
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ,
y = hwy, color = drv))
2.3 几何对象
几何对象是表达数据的视觉对象
不同类型的几何对象是从不同的角度表达数据。
pgglot2提供了50多种“几何对象”,均以geom_xxxx()的方式命名,常用的有:
几何对象很简单,只需要添加图层即可。
例如,以mpg数据集为例,画散点图。
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ,
y = hwy,
color = drv)) +
geom_point()层依次叠加,在上图的基础上,再添加一个几何对象:光滑曲线。
#继续增加一个几何对象:光滑曲线
# 写法1
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ,
y = hwy,
color = drv)) +
geom_point() +
geom_smooth(se=FALSE)
# 写法2
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
geom_smooth(se=FALSE)
思考题:
1)写法1和写法2的差异?(全局域和局部域的使用差异)
2)写法2若是要实现写法1的功能,怎么编写代码?
03
标度
ggplot2会自动根据输入变量选择最优的坐标刻度方法,若要手动设置或调整,就需要使用标度函数。
标度函数用来控制几何对象中的标度映射(x轴,y轴或者由color,fill,shape,size产生的图例)。
ggplot2提供丰富的标度函数,常用的有:
拓展功能:scales包提供很多设置刻度标签风格的函数,比如百分数、科学计数法法、美元格式等。
3.1 修改坐标轴刻度及标签
连续变量使用scale_*_continuous()函数,参数breaks设置各个刻度的位置,参数labels设置各个刻度对应的标签。
离散变量使用scale_*_discrete()函数,修改离散变量坐标轴的标签。
时间变量使用scale_x_date()函数设置日期刻度,参数date_breaks设置刻度间隔,date_labels设置标签的日期格式
以mpg数据集为例,修改连续变量坐标轴刻度及标签。
# scale_y_continuous函数
# 对比分析和观察
# 图1
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point()
# 图2
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_y_continuous(breaks = seq(15, 40, by = 10))
# 图3
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_y_continuous(breaks = seq(15, 40, by = 10),
labels = c(" 一五 "," 二五 "," 三五 "))
以mpg数据集为例,修改离散变量的标签
# scale_x_discrete函数
# 对比分析和观察
# 图1
ggplot(mpg, aes(x = drv)) +
geom_bar()
# 图2
ggplot(mpg, aes(x = drv)) +
geom_bar() +
scale_x_discrete(labels = c("4" = " 四驱 ", "f" = " 前驱 ",
"r" = " 后驱 "))
以ggplot2自带的economics数据集为例,修改日期变量。
# scale_x_date函数
# 以ggplot2自带的economics为例
economics %>% glimpse()
# 图1
ggplot(tail(economics, 45), aes(date, uempmed / 100)) +
geom_line()
# 图2
ggplot(tail(economics, 45), aes(date, uempmed / 100)) +
geom_line() +
scale_x_date(date_breaks = "6 months", date_labels = "%Y-%b") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent)
3.2 修改坐标轴标签、图例名及图例位置
用labs()函数参数x,y或者xlab(),ylab(),设置x轴,y轴标签。
若用参数color生成了图例,可以在labs()函数用参数color修改图例名。
用theme图层的参数legend.position设置图例的位置。
以mpg数据为例。
# 修改坐标轴标签,图例名和图例位置
mpg
# 图1
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
labs(x = " 引擎大小 (L)", y = " 高速燃油率 (mpg)",
color = " 驱动类型 ") +
theme(legend.position = "top")
# 图2
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
xlab(" 引擎大小 (L)") +
ylab(" 高速燃油率 (mpg)") +
labs(color = " 驱动类型 ") +
theme(legend.position = "top")
# 图3 不需要图例
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
xlab(" 引擎大小 (L)") +
ylab(" 高速燃油率 (mpg)") +
theme(legend.position = "none")
3.3 设置坐标轴的范围
用coord_cartesian()函数参数xlim和ylim,或者用xlim(),ylim()设置x轴和y轴的范围。
以mpg数据集为例。
# 修改坐标轴的范围
# 图1 coord_cartesian()的参数xlim和ylim
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
coord_cartesian(xlim = c(5, 7), ylim = c(10, 30))
# 图2 xlim()和ylim()函数
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
xlim(5, 7) +
ylim(10, 30)
3.4 变换坐标轴
用scale_x_log10()函数变换坐标系,可以保持原始数据的坐标刻度。
# 修改坐标轴的范围
# 图1 coord_cartesian()的参数xlim和ylim
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
coord_cartesian(xlim = c(5, 7), ylim = c(10, 30))
# 图2 xlim()和ylim()函数
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
xlim(5, 7) +
ylim(10, 30)
3.5 设置图形标题
用labs()函数设置图形标题。
参数title 设置正标题
参数subtitle 设置副标题
参数caption 设置脚注标题(默认右下角)
# 设置标题
# mpg数据集为例
p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = drv)) +
geom_smooth(se = FALSE) +
labs(title = " 燃油效率与引擎大小的关系图 ",
subtitle = " 两座车 ( 跑车 ) 因重量小而符合预期 ",
caption = " 数据来自 fueleconomy.gov")
p
标题若要居中,采用theme图层设置。
p + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5))
3.6 设置color、fill颜色
数据的某个维度信息可以通过颜色来表示。
可以直接使用颜色值,建议使用RColorBrewer(调色板)或者colorspace包。
1)连续变量
- 用scale_color_gradient()设置二色渐变色。
# 连续变量
# 图1 scale_color_gradient()函数
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = hwy)) +
geom_point() +
scale_color_gradient(low = "green", high = "red")
- 用scale_color_distiller()设置调色板中的颜色
# 图2 scale_color_distiller()函数
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = hwy)) +
geom_point() +
scale_color_distiller(palette = "Set1")
2)离散变量
- 用scale_color_manual()手动设置颜色,还可以修改图例及其标签信息
# 离散变量
# 图1 scale_color_manual()函数
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +
geom_point() +
scale_color_manual(" 驱动方式 ",
values = c("red", "blue", "green"),
breaks = c("4", "f", "r"))
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +
geom_point() +
scale_color_manual(" 驱动方式 ",
values = c("red", "blue", "green"),
labels = c(" 四驱 ", " 前驱 ", " 后驱 "))
-用scale_fill_brewer()调用调色板中的颜色
# 图2 scale_fill_brewer()函数
ggplot(mpg, aes(x = class, fill = class)) +
geom_bar() +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
.7 添加文字标注
ggrepel包提供了geom_label_repel()函数或者geom_text_repel()函数,为图形添加文字标注。
操作步骤:
第一步:先准备好标记点的数据
第二步:增加文字标注图层,包括标记点的数据和标注的文字给label参数
# 设置文字标注信息
library(ggrepel)
# 选取每种车型 hwy 值最大的样本
best_in_class <- mpg %>%
group_by(class) %>%
slice_max(hwy, n = 1)
best_in_class %>% select(class, model, hwy)
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(aes(color = class)) +
geom_label_repel(data = best_in_class,
aes(label = model))
04
计变换、坐标系和位置调整
.1 统计变换
统计变换是构建新的统计量而画图。
例如,条形图或直方图,是对数据分组的频数做画图;平滑曲线是对数据拟合模型的预测值画图。
gplot2可以把统计变换直接融入画图中,不必先在对数据做统计变换后再画图。
gplot2提供30多种统计,均以stats_xxx()的方式命名。
1)可在几何对象中直接使用的统计变换,直接使用几何对象就可以了。
能在几何对象创建的,而需要单独使用。
mpg数据集为例。
stat_summary()做统计绘图并汇总。
# 图1 stat_summary()做统计绘图并汇总
p <- ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
geom_violin(trim = FALSE, alpha = 0.5, color = "green")
p
p + stat_summary(fun = mean,
fun.min = function (x) {mean(x) - sd(x)},
fun.max = function (x) {mean(x) + sd(x)},
geom = "pointrange",
color = "red")
tat_smooth()添加光滑曲线,与geom_smooth()相同。
参数method设置平滑曲线的拟合方法,如lm线性回归、glm广义线性回归、loess多项式回归、gam广义加法模型(mgcv包)、rlm稳健回归(MASS包)等。
参数formula指定平滑曲线方程,如y ~ x, y ~ poly(x, 2), y ~ log(x)等。
参数se设置是否绘制置信区间。
# 图2 stat_smooth()添加平滑曲线
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "lm",
formula = y ~ splines::bs(x, 3),
se = FALSE)
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm",
formula = y ~ splines::bs(x, 3),
se = FALSE)
4.2 坐标系
ggplot2默认是直角坐标系。
- coord_cartesian()
常用的其它坐标系:
以mpg数据集为例,坐标轴翻转。
# 图1 坐标轴翻转coord_flip()
p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) +
geom_boxplot()
p
p + coord_flip()
直角坐标下条形图转换为极坐标下玫瑰图。
# 图2 直角坐标条形图-->极坐标玫瑰图
p <- ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +
geom_bar()
p
p + coord_polar()
4.3 位置调整
条形图的位置调整
# 图1:条形图条形位置调整
ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +
geom_bar()
ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +
geom_bar(position = "dodge")
ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +
geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single"))
散点图的散点位置调整
# 图1:散点图的散点位置调整
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point()
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point(position = "jitter")
用patchwork包排布多个图形
library(patchwork)
p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point()
p2 <- ggplot(mpg, aes(drv, displ)) +
geom_boxplot()
p3 <- ggplot(mpg, aes(drv)) +
geom_bar()
p1 | (p2 / p3)
p1 | p2 | p3
p1 / p2 / p3
p1 / (p2 | p3)
05
分面
利用分类变量把图形分成若干“子图”(面),实际上就是对数据分组后再画图,属于数据分析里面细分和下钻的思想。
5.1 用facet_wrap()函数
封装分面,先生成一维的面板系列,再封装到二维中。
语法形式:~ 分类变量 或者 ~ 分类变量1 + 分类变量2
参数scales设置是否共用坐标刻度,fixed 默认 共用, free 不共用,还可以额通过free_x,free_y单独设置。
R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说,编写函数,可以减少人们对重复代码书写,从而让R脚本程序更为简洁,高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如,求标准差sd,求平均值,求生物多样性指数等。R数据分析,就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的,需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型,逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后,才好开始编写函数。 对于初学者来说,最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的,所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。
R函数无需首先声明变量的类型,大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数,需要包括函数名称,函数声明,函数参数以及函数体几部分。
1. 函数名称,即要编写的函数名称,这一名称就作为将来调用R函数的依据。
2. 函数声明,包括 <- function, 即声明该对象的类型为函数。
3. 函数参数,这里是输入的数据,函数参数是一个虚拟出来的一个对象。函数参数所等于的数据,就是在函数体内部将要处理的值,或者对应的数据类型。 函数体内部的程序语句进行数据处理,就是对参数的值进行处理 ,这种处理只在调用函数的时候才会发生。函数的参数可以有多种类型。R help的界面对每个函数,及其参数的意义及所需的数据类型都进行了说明。
4. 函数体
常常包括三部分.
(1). 异常处理
输入的数据不能满足函数计算的要求,或者类型不符, 这时候一定要设计相应的机制告诉用户,输入的数据在什么地方有错误。 错误又分为两种。
第一种, 如果输入的数据错误不是很严重,可以经过转换,变为符合处理要求的数据时, 此时只需要给用户一个提醒,告知数据类型不符,但是函数本身已经 进行了相应的转换。
第二种,数据完全不符合要求,这种情况下,就 要终止函数的运行,而告知因为什么,函数不能运行。这样,用户在 使用函数的情况先才不至于茫然。
(2). 运算过程
包括具体的运算步骤。 运算过程和该函数要完成的功能有关。
R运算过程中,应该尽量减少循环的使用,特别是嵌套循环。R提供了 apply,replicate等一系列函数,来代替循环,应该尽量应用这些函数, 提高效率。 如果在R中实在太慢,那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等语言编写,然后再用R调用这些编译好的模块,达到更高的效率。
运算过程中,需要大量用到if等条件作为判别的标准。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量,这就意味着,if内部,往往是对条件的判别,例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等,或者对大小的比较,如,if(x >0), if(x == 1), if(length(x)== 3)等等。if后面,如果是1行,则花括号可以省略,否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的。
例子:
## if与条件判断
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
if(method == "add") { ## 如果if或者for/while;
res <- a + b ## 等后面的语句只有一行,则无需使用花括号。
}
if(method == "subtract"){
res <- a - b
}
return(res) ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
如果你有台好电脑,R语言多线程绝对打开一个新的世界,而如果有台超级计算机,恭喜你,要上天了。R多线程其实就是基于向量化,说白了就是要避免For循环,利用apply 的方法改造你的函数。
For循环的作用就是反复读取数据,而apply函数则跳过这一步,直接让R去输入For循环想要输入的数据,理解了这一点,先封装函数,然后再调用多线程的apply的方式。
多线程有多种方法,容易搜到的教程我简单列两个,但是核心就是要封装函数,避免For,然后调用多线程apply,后再将每一个输入数据的结果在合并在一起。也许我表达的还不够清楚,但是请把这点留在心里,也许以后看多了就会有一点帮助。
教程一
教程二
教程三
我的一个例子: