数据呈现丨小白学数据可视化：一个ggplot2画图完整实例

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数据呈现丨小白学数据可视化：一个ggplot2画图完整实例

数据Seminar 2021-06-03

The following article is from R语言 Author 王路情

本文介绍一个ggplot2画图完整实例，直观上认识ggplot是如何实现有序逐步地画图和修饰图。

加载ggplot2包和数据集

library(ggplot2)data(mpg)

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确定画图数据集和展示的变量或者变量集

数据集用ggplot()函数的参数data指定；映射的变量集用aes()函数传递给ggplot()函数的参数mapping。

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

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图形为什么是空的？

确定所要展示的几何图形

ggplot2包画图的原理采用分层的思想来作图和完善图。我们选用两个连续变量displ和hwy，想了解它们之间的关系，我们采用散点图。

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

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若是我们想展示displ和hwy的50%分位数的散点图，如何做呢？参考代码：

library(tidyverse)filter(mpg, hwy <= median(mpg$hwy)) %>% ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point()

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对点进行修饰

从点的颜色，大小，透明度等角度做修饰。

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point( color = 'cornflowerblue', size = 3, alpha = .5 )

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添加拟合曲线

通过拟合曲线，解释点之间的关系，我们采用geom_smooth()函数，设置参数method的值为lm。

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + geom_point( color = 'cornflowerblue', size = 3, alpha = .5 ) + geom_smooth(method = 'lm')

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同一幅图中分组展示

在aes()函数里面根据颜色或者形状或者大小或者透明度等视觉特性，实现同一幅图的分组显示。

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point( size = 3, alpha = .5 ) + geom_smooth( method = 'lm', se = FALSE, size = 1.5 )

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如下这段代码运行后，会是什么结果？

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point( color = 'cornflowerblue', size = 3, alpha = .5 ) + geom_smooth( method = 'lm', se = FALSE, size = 1.5 )

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设置scale

scale可以控制变量如何把视觉特性映射到图上。

mpg %>% select(displ, hwy, drv) %>% ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point(size = 3, alpha = .5) + geom_smooth( method = 'lm', se = FALSE, size = 1.5) + scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) + scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5))

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添加facet

facet 可以给特定变量的每个level画图。

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添加labels

使用labs()函数实现自定义标题，子标题，x轴， y轴和图例等。

mpg %>% select(displ, hwy, drv, model) %>% ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + geom_point(size = 3, alpha = .5) + geom_smooth( method = 'lm', se = FALSE, size = 1.5) + scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) + scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5)) + facet_wrap(~model) + labs(title = "displ和hwy的关系图", caption = "source: http://shujuren.org/", x = '变量displ', y = '变量hwy', color = "Drv_type")

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