数据基础：mosaicData包和ggplot2包

install.packages(c("mosaicData","ggplot2"))

4.1 使用ggplot2包创建图形

4.1.1 函数ggplot()

ggplot()函数需要两组参数

• 一个是数据框data，其中包含需要绘制的数据
• 一个是一组映射mapping，将数据进行图形可视化的操作，函数为aes()，表示为美化或可以看到的东西

library(ggplot2)
library(mosaicData)
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage))

4.1.2 geom_函数

geom_函数是在图形上放置的几何对象（点、线、条和阴影区域）。

1、创建散点图，但关系并不明显，还有异常值
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage))+geom_point()
2、删除异常值并重新绘制
CPS85 <- CPS85[CPS85$wage < 40,]
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage))+geom_point()
3、color：名称或十六进制代码 size：0开始的正实数  apha：0（完全透明）-1（完全不透明）
shape：表示图俺或符号的名称或数字   theme_bw() 灰色背景变白色
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x=exper,y=wage))+
geom_point(color="cornflowerblue",alpha = .7, size = 1.5)+theme_bw()
4、加geom_smooth() 拟合曲线 线性回归（method=lm）线条
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage))+
geom_point(color="cornflowerblue",alpha = .7, size = 1.5)+
geom_smooth(method="lm") + theme_bw()

Rplot.jpeg

4.1.3 分组

可以将变量值映射到颜色、形状、大小、透明度、先调样式和几何对象的其他视觉特征。
如下：按照性别分组显示：

ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage,color=sex,shape=sex,linetype=sex))+
geom_point(alpha = .7, size = 1.5)+
geom_smooth(method="lm", se = FALSE, size=1.5) + theme_bw()

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4.1.4 标尺

标尺i用于指定每个映射是如何进行的，比如ggplot2会自动创建带刻度、刻度标签和轴标签的图形坐标轴。标尺函数（以scale_开始）允许我们修改默认的标尺设置。

例：seq()重新定义x和y轴的刻度,自定义性别的颜色映射，scales::dollar更改y轴单位

install.packages("scales")
ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage,color=sex,shape=sex,linetype=sex))+
geom_point(alpha = .7, size = 3)+
geom_smooth(method="lm", se = FALSE, size=1.5) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
scale_y_continuous(breaks=seq(0,30,5), label=scales::dollar)+ 
scale_color_manual(values=c("indianred3","cornflowerblue"))
+ theme_bw()

image.png

4.1.5 刻面

解决问题：针对每个职业绘图
刻面为给定的某个变量（或变量组合）的每一个水平分别绘制一张图。
使用函数 因子：

ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage,color=sex,shape=sex,linetype=sex))+
geom_point(alpha = .7)+
geom_smooth(method="lm", se = FALSE) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
scale_y_continuous(breaks=seq(0,30,5), label=scales::dollar)+ 
scale_color_manual(values=c("indianred3","cornflowerblue"))+
facet_wrap(~sector)
+ theme_bw()

image.png

4.1.6 标签

函数labs()为坐标轴和图例提供了自定义标签。还可以添加、副标题和说明文字。

ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage,color=sex,shape=sex,linetype=sex))+
  geom_point(alpha = .7)+
  geom_smooth(method="lm", se = FALSE) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,30,5), label=scales::dollar)+ 
  scale_color_manual(values=c("indianred3","cornflowerblue"))+
  facet_wrap(~sector)+
  labs(title = "工作年限和薪资之间的关系", subtitle = "当前人口调查", 
       x="工作年限", y="时薪", color = "Gender" , shape="Gender", linetype="Gender")
  + theme_bw()

image.png

4.1.6 主题

我们使用主题来微调图形的外观，主题函数（以theme_开头）控制背景、颜色、字体、网格线、图里位置，以及其他与数据无关的图形特征。

ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x= exper,y=wage,color=sex,shape=sex,linetype=sex))+
  geom_point(alpha = .7)+
  geom_smooth(method="lm", se = FALSE) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,30,5), label=scales::dollar)+
  scale_color_manual(values=c("indianred3","cornflowerblue"))+
  facet_wrap(~sector)+
  labs(title = "工作年限和薪资之间的关系", subtitle = "当前人口调查", 
       x="工作年限", y="时薪", color = "Gender" , shape="Gender", linetype="Gender")+
  theme_minimal()

image.png

4.2 ggplot2 包的详细信息

4.2.1 放置数据和映射选项

可以省略data= 和 mapping= ，如下所示：
其中函数ggplot()放置了aes(color=sex),因此映射也会应用到geom_point()和geom_smooth(）

ggplot(CPS85, aes(x= exper,y=wage,color=sex))+
  geom_point(alpha = .7,size = 1.5)+
  geom_smooth(method="lm", se = FALSE, size = 1) +
  scale_color_manual(values=c("lightblue","midnightblue"))+
  theme_bw()

image.png

与以上代码相比，将性别到颜色的映射方到geom_point()中，而不是ggplot()中，则它仅在geom_point()中有效果，且仅创建了一条针对所有观测值不分性别的趋势线。

ggplot(CPS85, aes(x= exper,y=wage))+
  geom_point(aes(color=sex),alpha = .7,size = 1.5)+
  geom_smooth(method="lm", se = FALSE, size = 1) +
  scale_color_manual(values=c("lightblue","midnightblue"))+
  theme_bw()

image.png

4.2.2 将图形作为对象使用

ggplot2图形可以被保存为被命名的R对象（列表型数据）。可以让我们继续操作并修改这些图形。

1、准备数据
data(CPS85,package="mosaicData")
CPS85 <- CPS85[CPS85$wage<40,]
2、创建一张散点图并保存为myplot，并显示该图
myplot <- ggplot(data= CPS85 , mapping = aes(x=exper, y=wage)) + geom_point()
myplot
3、修改myplot并将其保存为myplot2，并显示该图
myplot2 <- myplot + geom_point(size=3, color="blue")
myplot2
4、显示myplot并配以最佳拟合线及标题
myplot + geom_smooth(method = "lm") + labs(title = "Mildly interesting graph")

4.2.3 保存图形

方法1：RStudio----> Plots选项卡---->Export
方法2：ggsave()

ggsave(file="mypragh.png", plot = myplot, width =5, height = 4)

如果忽略plot=选项，最近创建的图形会默认保存。

ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg))+geom_histogram()
ggsave(file="mygraph.pdf")

图片文件格式：pdf、svg、wmf格式为向量格式，这些格式的文件在调整大小时不会出现图片模糊或者锯齿状，其他格式为位图格式，调整大小时会出现锯齿。

4.2.3 常见错误

错误写法：ggplot(CPS85,aes(x=exper, y=wage, color="blue"))+ geom_point()
结果显示的是红色散点图，为什么？？？
在ggplot2中，如果您想要设置点的颜色为蓝色，但您在aes()函数中错误地使用了"blue"作为颜色值，并且这个值实际上被当作了一个分类变量来处理，而不是颜色值。要在ggplot2中设置点的颜色为蓝色，您应该直接在geom_point()函数中使用color参数，而不是在aes()中设置。
注意：aes()用于将变量映射到图形的视觉特征，而给常量赋值的操作应该是在函数aes()之外进行。
正确写法：ggplot(CPS85,aes(x=exper, y=wage))+ geom_point(color="blue")