第一章 使用ggplot2进行数据可视化(上)

第一章 使用ggplot2进行数据可视化(上)

一、安装和加载tidyverse软件包

#安装
install.packages("tidyverse")
#加载
library(tidyverse) 
1、mpg数据框
 mpg
# A tibble: 234 x 11
   manufacturer model      displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class  
   <chr>        <chr>      <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
 1 audi         a4           1.8  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact
 2 audi         a4           1.8  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact
 3 audi         a4           2    2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact
 4 audi         a4           2    2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact
 5 audi         a4           2.8  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact
 6 audi         a4           2.8  1999     6 manual(m5) f        18    26 p     compact
 7 audi         a4           3.1  2008     6 auto(av)   f        18    27 p     compact
 8 audi         a4 quattro   1.8  1999     4 manual(m5) 4        18    26 p     compact
 9 audi         a4 quattro   1.8  1999     4 auto(l5)   4        16    25 p     compact
10 audi         a4 quattro   2    2008     4 manual(m6) 4        20    28 p     compact
# ... with 224 more rows
2、ggplot2绘图,ggplot2为tidyverse的一个软件包

绘制mpg的图形,displ放在x轴,hwy放在y轴。

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))
mpg1

3、ggplot2绘图模板

将尖括号里面的数据替换为数据集、几何对象函数或者映射集合即可。

ggplot(data = <DATA>) + 
  <GEOM_FUNCTION>(mapping = aes(<MAPPINGS>))

4、绘制其他图

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = hwy, y = cyl))
mpg2

二、图形的属性

图形的属性是图中对象的可视化属性,包括数据点的大小、形状和颜色。比如向上图中二维的散点图中添加第三个变量,比如class,方式是将它映射为图形属性。在aes()函数中将图形属性名称和变量名称关联起来。ggplot2会为每一个变量值分配唯一的图形属性水平(本例中是唯一的颜色),这个过程称为标度变换。

mpg3

还可以将class映射为控制数据点透明度的alpha图形属性或者点状

class映射为透明度alpha或者点的形状

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class))
#运行后
 ggplot(data = mpg) + 
+   geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class))
Warning message:
Using alpha for a discrete variable is not advised. 
mpg4
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape= class))
#运行后
> ggplot(data = mpg) + 
+   geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape= class))
Warning messages:
1: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values because more than 6 becomes
difficult to discriminate; you have 7. Consider specifying shapes manually if you must have them. 
2: Removed 62 rows containing missing values (geom_point). 

出现了警告信息Warning messages。 ggplot2只能同时使用6种形状,超出时不显示。

对几何对象设置图形属性

#对几何对象设置图形属性
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")
mpg5

三、分面

通过函数facet_wrap(),注意其用法

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

通过函数facet_grid(),注意其用法

#分面
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  facet_grid(drv ~ cyl)
分面2
最后编辑于
©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 195,783评论 5 462
  • 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 82,360评论 2 373
  • 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 142,942评论 0 325
  • 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 52,507评论 1 267
  • 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 61,324评论 5 358
  • 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 46,299评论 1 273
  • 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 36,685评论 3 386
  • 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 35,358评论 0 254
  • 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 39,652评论 1 293
  • 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 34,704评论 2 312
  • 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 36,465评论 1 326
  • 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 32,318评论 3 313
  • 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 37,711评论 3 299
  • 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 28,991评论 0 19
  • 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 30,265评论 1 251
  • 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 41,661评论 2 342
  • 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 40,864评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容