R语言学习：ggplot2包画图

测试开头

2022年第11周，12周，13周，14周。

R语言学习，这些周记录如下。

我做医学科研，用ggplot2包画图；我做风控工作，也用ggplot2包画图。

ggplot2概述

ggplot2是R语言最流行的画图包，基于图层化语法的思想设计和创建美观优雅的图形。

ggplot2绘图流程，如图1所示：

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图1 ggplot2绘图流程

ggplot2绘图流程，具体步骤如下。

第一步：获取要绘图的整洁数据（涉及到数据整洁和操作的知识）

第二步：整洁数据做映射操作，确定x,y,color,size,shape,alpha等

第三步：选择合适的几何对象（根据画图的目的、变量的类型和个数）

第四步：坐标系和刻度配置

第五步：标签信息和图例信息

第六步：选择合适的主题

ggplot2的语法包括10个部件。

数据（data）
映射（mapping）
几何对象（geom）
标度（scale）
统计变换（stats）
坐标系（coord）
位置调整（Position adjustments）
分面（facet）
主题（theme）
输出（output）

前3个是必须的，其它部件ggplot2会自动配置，也可以手动配置。

ggplot2基本绘图模板：

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注意：

1）添加图层的加号（+）只能放在行末尾

2）红色方框里面mapping是全局域，绿色方框里面mapping是局部域，执行先后顺序，先局部域，后全局域

ggplot2画图必要部件-数据，映射和几何对象

2.1 数据

数据（Data）用于画图的整洁数据。

何为整洁数据？如图2所示。

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图2 整洁数据

library(tidyverse)mpg

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ggplot()先只提供数据，创建一个空图形。

# ggplot()先提供整洁数据，生成一个空图形ggplot(data = mpg)

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2.2 映射

映射，把数据变量集与图形属性库建立关联。

最常用的映射有：

x：x轴

y：y轴

color：颜色

size：大小

shape：形状

fill：填充

alpha：透明度

以mpg数据集为例，把变量displ和hwy分别映射到x和y，变量drv映射到color，此时图形就有了坐标轴和网格线，color需要在有了几何对象后才能体现出来。

# 映射操作ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ,                                  y = hwy,                                 color = drv))

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2.3 几何对象

几何对象是表达数据的视觉对象。

不同类型的几何对象是从不同的角度表达数据。

ggplot2提供了50多种“几何对象”，均以geom_xxxx()的方式命名，常用的有：

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画几何对象很简单，只需要添加图层即可。

例如，以mpg数据集为例，画散点图。

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

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图层依次叠加，在上图的基础上，再添加一个几何对象：光滑曲线。

# 继续增加一个几何对象：光滑曲线# 写法1ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ,                                  y = hwy,                                 color = drv)) +  geom_point() +  geom_smooth(se=FALSE)

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# 写法2ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  geom_smooth(se=FALSE)

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思考题：

1）写法1和写法2的差异？（全局域和局部域的使用差异）

2）写法2若是要实现写法1的功能，怎么编写代码？

标度

ggplot2会自动根据输入变量选择最优的坐标刻度方法，若要手动设置或调整，就需要使用标度函数。

标度函数用来控制几何对象中的标度映射（x轴，y轴或者由color，fill，shape，size产生的图例）。

ggplot2提供丰富的标度函数，常用的有：

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拓展功能：scales包提供很多设置刻度标签风格的函数，比如百分数、科学计数法法、美元格式等。

3.1 修改坐标轴刻度及标签

连续变量使用scale_*_continuous()函数，参数breaks设置各个刻度的位置，参数labels设置各个刻度对应的标签。

离散变量使用scale_*_discrete()函数，修改离散变量坐标轴的标签。

时间变量使用scale_x_date()函数设置日期刻度，参数date_breaks设置刻度间隔，date_labels设置标签的日期格式

以mpg数据集为例，修改连续变量坐标轴刻度及标签。

# scale_y_continuous函数# 对比分析和观察# 图1ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point()# 图2ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  scale_y_continuous(breaks = seq(15, 40, by = 10))# 图3ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  scale_y_continuous(breaks = seq(15, 40, by = 10),                     labels = c(" 一五 "," 二五 "," 三五 "))

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以mpg数据集为例，修改离散变量的标签

# scale_x_discrete函数# 对比分析和观察# 图1ggplot(mpg, aes(x = drv)) +  geom_bar()# 图2ggplot(mpg, aes(x = drv)) +  geom_bar() +  scale_x_discrete(labels = c("4" = " 四驱 ", "f" = " 前驱 ",                              "r" = " 后驱 "))

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以ggplot2自带的economics数据集为例，修改日期变量。

# scale_x_date函数# 以ggplot2自带的economics为例economics %>% glimpse()# 图1 ggplot(tail(economics, 45), aes(date, uempmed / 100)) +  geom_line() # 图2ggplot(tail(economics, 45), aes(date, uempmed / 100)) +  geom_line() +  scale_x_date(date_breaks = "6 months", date_labels = "%Y-%b") +  scale_y_continuous(labels = scales::percent)

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3.2 修改坐标轴标签、图例名及图例位置

用labs()函数参数x，y或者xlab()，ylab()，设置x轴，y轴标签。

若用参数color生成了图例，可以在labs()函数用参数color修改图例名。

用theme图层的参数legend.position设置图例的位置。

以mpg数据为例。

# 修改坐标轴标签，图例名和图例位置mpg# 图1ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  labs(x = " 引擎大小 (L)", y = " 高速燃油率 (mpg)",       color = " 驱动类型 ") +  theme(legend.position = "top")
# 图2ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  xlab(" 引擎大小 (L)") +   ylab(" 高速燃油率 (mpg)") +  labs(color = " 驱动类型 ") +   theme(legend.position = "top")# 图3 不需要图例ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  xlab(" 引擎大小 (L)") +   ylab(" 高速燃油率 (mpg)") +   theme(legend.position = "none")

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3.3 设置坐标轴的范围

用coord_cartesian()函数参数xlim和ylim，或者用xlim()，ylim()设置x轴和y轴的范围。

以mpg数据集为例。

# 修改坐标轴的范围# 图1 coord_cartesian()的参数xlim和ylimggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  coord_cartesian(xlim = c(5, 7), ylim = c(10, 30))# 图2 xlim()和ylim()函数ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  xlim(5, 7) +  ylim(10, 30)

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3.4 变换坐标轴

用scale_x_log10()函数变换坐标系，可以保持原始数据的坐标刻度。

# 变换坐标系load("data/gapminder.rda")# 图1p <-  ggplot(gapminder, aes(gdpPercap, lifeExp)) +  geom_point() +  geom_smooth()p + scale_x_continuous(labels = scales::dollar)# 图2p + scale_x_log10(labels = scales::dollar)# 图3ggplot(gapminder, aes(log10(gdpPercap), lifeExp)) +  geom_point() +  geom_smooth()

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3.5 设置图形标题

用labs()函数设置图形标题。

参数title 设置正标题
参数subtitle 设置副标题
参数caption 设置脚注标题（默认右下角）

# 设置标题# mpg数据集为例p <-  ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = drv)) +  geom_smooth(se = FALSE) +  labs(title = " 燃油效率与引擎大小的关系图 ",       subtitle = " 两座车 ( 跑车 ) 因重量小而符合预期 ",       caption = " 数据来自 fueleconomy.gov")p

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标题若要居中，采用theme图层设置。

p + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),           plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5))

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3.6 设置color、fill颜色

数据的某个维度信息可以通过颜色来表示。

可以直接使用颜色值，建议使用RColorBrewer（调色板）或者colorspace包。

1）连续变量

– 用scale_color_gradient()设置二色渐变色。

# 连续变量# 图1 scale_color_gradient()函数ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = hwy)) +  geom_point() +  scale_color_gradient(low = "green", high = "red")

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– 用scale_color_distiller()设置调色板中的颜色

# 图2 scale_color_distiller()函数ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = hwy)) +  geom_point() +  scale_color_distiller(palette = "Set1")

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2）离散变量

– 用scale_color_manual()手动设置颜色，还可以修改图例及其标签信息

# 离散变量# 图1 scale_color_manual()函数ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +  geom_point() +  scale_color_manual(" 驱动方式 ",                      values = c("red", "blue", "green"),                     breaks = c("4", "f", "r"))ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +  geom_point() +  scale_color_manual(" 驱动方式 ",                      values = c("red", "blue", "green"),                     labels = c(" 四驱 ", " 前驱 ", " 后驱 "))

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– 用scale_fill_brewer()调用调色板中的颜色

# 图2 scale_fill_brewer()函数ggplot(mpg, aes(x = class, fill = class)) +  geom_bar() +  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

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3.7 添加文字标注

ggrepel包提供了geom_label_repel()函数或者geom_text_repel()函数，为图形添加文字标注。

操作步骤：

第一步：先准备好标记点的数据

第二步：增加文字标注图层，包括标记点的数据和标注的文字给label参数

# 设置文字标注信息library(ggrepel)# 选取每种车型 hwy 值最大的样本best_in_class <-  mpg %>%   group_by(class) %>%  slice_max(hwy, n = 1)best_in_class %>% select(class, model, hwy)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(aes(color = class)) +  geom_label_repel(data = best_in_class,                   aes(label = model))

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统计变换、坐标系和位置调整

4.1 统计变换

统计变换是构建新的统计量而画图。

例如，条形图或直方图，是对数据分组的频数做画图；平滑曲线是对数据拟合模型的预测值画图。

ggplot2可以把统计变换直接融入画图中，不必先在对数据做统计变换后再画图。

ggplot2提供30多种统计，均以stats_xxx()的方式命名。

1）可在几何对象中直接使用的统计变换，直接使用几何对象就可以了。

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2）不能在几何对象创建的，而需要单独使用。

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以mpg数据集为例。

stat_summary()做统计绘图并汇总。

# 图1 stat_summary()做统计绘图并汇总p <- ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +  geom_violin(trim = FALSE, alpha = 0.5, color = "green") pp + stat_summary(fun = mean,               fun.min = function (x) {mean(x) - sd(x)},               fun.max = function (x) {mean(x) + sd(x)},               geom = "pointrange",                color = "red")

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stat_smooth()添加光滑曲线，与geom_smooth()相同。

参数method设置平滑曲线的拟合方法，如lm线性回归、glm广义线性回归、loess多项式回归、gam广义加法模型(mgcv包)、rlm稳健回归(MASS包)等。

参数formula指定平滑曲线方程，如y ~ x, y ~ poly(x, 2)， y ~ log(x)等。

参数se设置是否绘制置信区间。

# 图2 stat_smooth()添加平滑曲线ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  stat_smooth(method = "lm",              formula = y ~ splines::bs(x, 3),              se = FALSE)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  geom_smooth(method = "lm",              formula = y ~ splines::bs(x, 3),              se = FALSE)

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4.2 坐标系

ggplot2默认是直角坐标系。

– coord_cartesian()

常用的其它坐标系：

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以mpg数据集为例，坐标轴翻转。

# 图1 坐标轴翻转coord_flip()p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) +  geom_boxplot()pp + coord_flip()

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直角坐标下条形图转换为极坐标下玫瑰图。

# 图2 直角坐标条形图-->极坐标玫瑰图p <- ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +  geom_bar() pp + coord_polar()

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4.3 位置调整

条形图的位置调整

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# 图1：条形图条形位置调整ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +  geom_bar()
ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +  geom_bar(position = "dodge")
ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) +  geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single"))

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散点图的散点位置调整

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# 图1：散点图的散点位置调整ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point()ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point(position = "jitter")

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用patchwork包排布多个图形

library(patchwork)p1 <-  ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point()p2 <-  ggplot(mpg, aes(drv, displ)) +  geom_boxplot()p3 <-  ggplot(mpg, aes(drv)) +  geom_bar()p1 | (p2 / p3)p1 | p2 | p3p1 / p2 / p3p1 / (p2 | p3)

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分面

利用分类变量把图形分成若干“子图”（面），实际上就是对数据分组后再画图，属于数据分析里面细分和下钻的思想。

5.1 用facet_wrap()函数

封装分面，先生成一维的面板系列，再封装到二维中。

语法形式：~ 分类变量或者 ~ 分类变量1 + 分类变量2

参数scales设置是否共用坐标刻度，fixed 默认共用， free 不共用，还可以额通过free_x，free_y单独设置。

# 5.1 封装封面# 图1ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_wrap(~ drv)
# 图2ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_wrap(~ drv, scales = "free")
# 图3ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_wrap(~ drv + cyl)

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5.2 用facet_grid()函数

网格分面，生成二维的面板网格，面板的行和列通过分面变量定义。

语法形式：行分类变量~列分类变量

# 5.2 网格分面# 图1ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_grid(drv ~ cyl)# 图2ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_grid(drv ~ .)# 图3ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +  geom_point() +  facet_grid(. ~ cyl)

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主题

主题用于配置图形的风格。

ggplot2提供了8套可选主题。

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可以使用theme()函数定制自己的主题，或者使用ggthemes，ggpubr包提供的主题。

使用主题，只需要添加主题层。

p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +  geom_point()p
p + theme_classic()
p + ggthemes::theme_economist()p + ggthemes::theme_economist_white()p + ggthemes::theme_fivethirtyeight()p + ggthemes::theme_stata()

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输出

用ggsave()函数，把当前图形或者图形对象保存为想要格式图形文件，如png，pdf，svg等。

# 用ggsave()函数保存所需格式图形文件p <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +  geom_point() +  ggthemes::theme_stata()ggsave('my_plot.pdf', plot = p, width = 8, height = 6, dpi = 300)

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注意：参数 width 和 height 通常只设置其中一个，另一个自动，以保持原

图形宽高比。

问题：中文文字导出PDF乱码的问题。

因为R 环境只载入了 ”sans (Arial)“,”serif (Times New

Roman)“,”mono (Courier New)“ 三种英文字体，没有中文字体可用。

解决方案：

使用showtext 包从系统字体中载入中文字体。

载入字体后，再执行一下 showtext_auto()，就可以使用该字体了。

ggpplot2 中各种设置主题、文本相关的函数 *_text(), annotate()

等，都提供了 family 参数。

设定为 font_add() 中一致的 family 名字即可。

# 输出PDF包含中文解决方案library(showtext)font_add("heiti", "simhei.ttf")font_add("kaiti", "simkai.ttf")showtext_auto()ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = drv)) +  geom_point() +  theme(axis.title = element_text(family = "heiti"),        plot.title = element_text(family = "kaiti")) +  xlab(" 发动机排量 (L)") +  ylab(" 高速里程数 (mpg)") +  ggtitle(" 汽车发动机排量与高速里程数 ") ggsave("font_example.pdf", width = 7, height = 4)

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拓展

使用ggplot画图，画出高质量的图。

了解和使用这些R包，可以当做画图的准备工作吧。

{ggplot2}, part of the {tidyverse} package collection
{tidyverse} package collection, namely

{dplyr} for data wrangling
{tibble} for modern data frames
{tidyr} for data cleaning
{forcats} for handling factors

{colorspace} for manipulating colors
{corrr} for calculating correlation matrices
{cowplot} for composing ggplots
{ggdark} for themes and inverting colors
{ggforce} for sina plots and other cool stuff
{ggrepel} for nice text labeling
{ggridges} for ridge plots
{ggsci} for nice color palettes
{ggtext} for advanced text rendering
{ggthemes} for additional themes
{grid} for creating graphical objects
{gridExtra} for additional functions for “grid” graphics
{patchwork} for multi-panel plots
{rcartocolor} for great color palettes
{scico} for perceptional uniform palettes
{showtext} for custom fonts
{shiny} for interactive apps
a number of packages for interactive visualizations

{charter}
{echarts4r}
{ggiraph}
{highcharter}
{plotly}

上述R包的安装。

# install CRAN packagesinstall.packages(c("tidyverse", "colorspace", "corrr",  "cowplot",                   "ggdark", "ggforce", "ggrepel", "ggridges", "ggsci",                   "ggtext", "ggthemes", "grid", "gridExtra", "patchwork",                   "rcartocolor", "scico", "showtext", "shiny",                   "plotly", "highcharter", "echarts4r"))
# install from GitHub since not on CRANinstall.packages(devtools)devtools::install_github("JohnCoene/charter")