前言+第一章:使用ggplot2 进行数据可视化

清洁数据: 每列都是一个变量 每行都是一个观测
tidyverse:ggplot2 tibble readr purrr dplyr
更新:tidyverse_update()(别老瞎更新)

第一章:使用ggplot2 进行数据可视化
package::function()可明确指出某个函数或数据集的来源
如 ggplot2::ggplot()
创建ggplot2图形
data(mpg)
ggplot(data = mpg)+  ### ggplot 创建一个坐标系
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))#### 向上加一个散点图图层
模板:
ggplot(data=<DATA>)+
    <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes<MAPPINGS>)

规则:ggplot(data=)用数据集创建一个坐标系,然后利用其它函数向上添加图层 tips:+必须放在上一行代码的末尾而不是开头
mapping(): 定义了如何将数据集中的变量映射为图形属性
ase():x和y参数分别制定了映射到x轴的变量与映射到y轴的变量

标度变换

ggplot2会自动为每个变量分配唯一的图形属性水平,如,给上图加上颜色

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy,color=class))
ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy,color=displ<5))

还可以添加 size shape(最多同时使用6种图形,多了就变点儿了) alpha(透明度)stroke等

分面

将图形分割成多个分面,显示数据子集的子图,特别适合添加分类变量
函数 facet_wrap(),在~后添加变量,变量应为离散型

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
               facet_wrap(~class, nrow = 2)

通过两个变量进行分面

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
    facet_grid(drv~cyl)  
ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  facet_grid(.~cyl)   不想再行或列分面,可用. 代替

几何对象 用来表示数据的几何图形对象. 可添加多个几何对象。而且只要将一个图形属性映射为一个离散型变量,ggplot2就会自动对数据进行分组来绘制多个几何对象。

ggplot(data = mpg)+
  geom_smooth(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy)) 局部映射,仅对该图层有效
或者
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  geom_smooth()+
  geom_point(mapping=aes(color=class))

统计变换
很多图形绘制的是数据集的原始数据,比如散点图,另外一些图形可以绘制那些计算出的新数据,比如条形图。
绘图时用来计算新数据的算法称为stat(statistical transformation,统计变换),计算出的新数据为computed variables

ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut))
ggplot(data=diamonds)+
  stat_count(mapping = aes(x=cut))
每个几何对象函数都有一个默认统计变换,每个统计变换函数都有一个默认几何对象
ggplot(data=diamonds)+
  stat_summary(mapping = aes(x=cut,y=depth),fun.ymin = min,
               fun.ymax = max,fun.y = median)

stat_summary()为x的每一个唯一值计算y值的摘要统计
位置调整
条形图 color 边框,fill 填充

position="identity" 将每个对象直接显示再图中,为了避免重叠,可以alpha设置透明度,或者fill=NA

 ggplot(data=diamonds,mapping = aes(x=cut,color=clarity))+
+   geom_bar(fill=NA,position="identity")
ggplot(data=diamonds,mapping = aes(x=cut,fill=clarity))+
+   geom_bar(alpha=1/5,position="identity")

position = "fill",效果与堆叠相似,但每组堆叠条形具有同样高度,可以轻松比较各组间的比例,position = "dodge"将每组中的条形依次并列放置,可以用于比较各组间的数值。点图中,position="jitter",将每个点添加一个很小的随机抖动,可以将重叠的点散开

ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=clarity),position = "fill")
ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=clarity),position = "dodge")

坐标系
coord_flip(),可以用来交换x和y轴
coord_quickmap()为地图设置合适的横纵比
coord_polar() 极地坐标
条形图变饼图

bar=ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=cut),
           show.legend = F,
           width = 1)+
  theme(aspect.ratio = 1)+
  labs(x=NULL,y=NULL)
bar+coord_flip()
bar+coord_polar()

模板

ggplot(data=<DATA>)+
    <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes<MAPPINGS>,
                                      stat =<STAT>,
                                      position = <POSITION>)+ 
<COORDINATE_FUCTION>+
<FACET_FUNCTION>
然后,你就可以画各种乱七八糟的图啦
啦啦啦啦啦个屁
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,222评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,455评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,720评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,568评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,696评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,879评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,028评论 3 409
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,773评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,220评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,550评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,697评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,360评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,002评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,782评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,010评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,433评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,587评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容