R语言-初识ggplot2

因为做事情不喜欢拖拖拉拉，所以打算每次啃一章，一个月啃完这本书。
建立一个正式的语法系统包括：数据集，几何对象，映射集合，统计变换，位置调整，坐标系和分面。
ggplot2的核心思想是图层和映射

一 数据集

ggplot(data=mpg)

画出来的一片白，作用是将数据集载入。

二 几何对象

总结一下ggplot2的几种常用的集合对象，剩下的各种图形基本上都是在此基础的变化。如气泡图是点图的变化，饼状图是bar图的变化

geom_line	线图
geom_point	点图
geom_histogram	柱状图
geom_boxplot	箱线图
geom_bar	bar图
geom_smooth	平滑曲线图

三 映射

将横轴和纵轴，按照几何对象的种类，映射到图形上，就完成了画图的主要过程。

• 散点图

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

想用不同的颜色代表分类，就多映射一个变量

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

四 统计变换

以条形图为例

ggplot(data=diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut))

我们并没有映射Y轴，但是为什么Y轴有数值呢？这是因为内部进行了统计变换
统计变换：stat(statistical transformation)
如果我们?geom_bar，就会发现：

stat的默认值是count，也就是计数。也就是说，geom_bar内部是做过统计变换的，用的方法是count。
如果将geom_point换成stat_count

ggplot(data=diamonds)+stat_count(mapping=aes(x=cut))

我们会发现，画出的图形是一样的。

五 位置调整

a<-ggplot(diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut,color=cut))
b<-ggplot(diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut,fill=cut))
library(cowplot)
plot_grid(a,b)

注：fill是将颜色映射到柱形图内部，而color是将颜色映射到轮廓。

• 通过position的参数变换，可以调整柱形图的位置。

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

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

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

• 同理，我们发现，由于数据是处理好精确到个位的，画散点图时可能会出现不同的点堆叠到一起了，效果不是很好。于是加一个jitter随机扰动

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

六 坐标轴

coord_flip 将坐标轴横过来

ggplot(data=mpg,mapping=aes(x=class,y=hwy))+geom_boxplot()+coord_flip()

coord_polar 将条形图转化成饼图

ggplot(diamonds)+geom_bar(mapping=aes(x=cut,fill=cut),show.legend = F,width=1)+coord_polar()

六 分面

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

按照某个横纵坐标分面

ggplot(data=mpg)+geom_point(mapping=aes(x=displ,y=hwy))+facet_grid(drv~cyl)