R 数据可视化 —— ggplot2 分面

发布网友发布时间：2023-02-05 05:24

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热心网友时间：2024-11-16 22:30

分面的作用是在一个页面上自动放置多幅图像，它先将数据划分为多个不同的子集，然后分别将每个子数据集绘制到页面的小图形面板中。

ggplot2 有两种分面类型：

二者之间的区别，可以从下图中看出

网格分面会根据分面表达式，自动设置哪些变量作为行，哪些变量作为列，具体规则如下：

不使用 facet_grid 或加上 facet_null()

宽屏显示，所有图绘制在同一行，方便比较不同图之间的 y 轴位置。

竖直排列，具有相同的横坐标，方便比较 x 轴的位置，尤其适用于不同数据分布的比较。

通常将 level 最多的变量按列放置，充分利用屏幕的宽高比

注意：在上面的图形中，我们可以看到三个空白的面板，这是由于行列变量的不同 level 会两两组合，每种组合绘制一张图片，而没有在数据中出现的组合会产生空白图。

与多行多列图形不同，只有出现的组合才会被绘制，所以不会出现空白图片。

对于多行多列的网格状图，我们可能希望在每行或每列的数据值进行一个汇总，添加一个汇总图。

我们可以设置 margins = TRUE 来展示所有的边际汇总图，或者指定一个字符串或字符串向量如 margins = c("", "") ，来展示某一个变量的边际汇总图

例如

不同于网格分面，封装分面可以这样理解，它首先生成一个长的绘图面板，然后将图形一个个添加进去，填充完一行后另起一行开始填充，这样看起来也是二维的面板。

想要更改面板图形的显示顺序，需要修改对应因子变量的 level 顺序

通过将数据的分面变量设置为 NULL ，可以在所有的子图中绘制一个相同的图像

例如，我们通过将分面变量设置为空，在所有子图中绘制了一个包含所有数据点的浅色点图，这样可以更清晰的看出各部分占总体的情况

这也相当于为所有面板添加了一个背景图

两种分面都可以使用 scales 来控制面板的位置标度是否固定，可以取以下值：

对于 facet_grid 还有一个 space 参数，可接受的值同 scales 一样

我们可以将分组和分面放在一起进行比较。在之前的示例中，我们可以为数据设置不同的图像属性，如颜色、大小等，来区分不同的分组

而分面是根据变量的 level 绘制不同的子图。这两种方式都有各自的优缺点。

在分面中，不同组别拥有不同的面板，相隔较远，难以看出组间的关系；但是不存在组间数据的重叠，能够很好的分隔数据。

而分组则与分面互补，组间容易重叠，但是能够较容易可以看出组间的关系。

例如

在图 A 中，各分组之间都交叠在一起了，很难区分谁是谁，而使用分面，可以将每组都区分开，每组的趋势也很明显

但是，当我们使用回归线时，情况又有些不同了

在图 C 中，我们可以看到 D 、 E 和 G 几乎完全重叠，而 J 则与它们相隔更远

分面还有其他优点，比如，能够很好的设置分组的图形属性和标度等。

可以使用分面绘制出与并列图形类似的效果，但是分面的标注方式会更多一些。

例如

在本章前面的示例中，都是对离散型变量进行分面，对于连续型数据，需要先将其转换为离散型。

有三种转换方式：

例如