当我们在利用ggplot
绘图时,当遇到一些量纲相差过大,或者一些图的某些点排布密集时,需要将细节部分进行放大,这时我们就需要采用画中画的方式,或者将统计图的细节在旁边进行放大。
下面我们就来一步一步讲解如何将图中的细节进行放大(核心为ggforce
包)。话不多说,先上最终效果图(以2019年双十一数据拟合为例):
library(ggplot2) # 绘图核心
library(tidyr) # 数据整理
library(ggforce) # 画中画核心包
我们收集了双十一销量数据,并进行一些处理,这里生成数据相对比较简单,就不进行解释了。
# generate data
year <- 2009:2019
sales <- c(0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1207, 1682, 2135, 2684)
growth_rate <- c(NA, diff(sales) / sales[1:(length(sales) - 1)] * 100)
dat <- data.frame(year = factor(year), sales, growth_rate)
# fit the curve of data
dat_curve <- data.frame(year_std = 1:10, growth_rate = growth_rate[2:11] / 100)
dat_curve$ind <- factor(c(rep(x = 1, 9), 2))
生成的数据长下面这样:
year_std growth_rate ind
1 1 17.7200000 1
2 2 4.5555556 1
3 3 2.6730769 1
4 4 0.8324607 1
5 5 0.6314286 1
6 6 0.5971979 1
7 7 0.3234649 1
8 8 0.3935377 1
9 9 0.2693222 1
10 10 0.2571429 2
首先我们添加一些散点(geom_point
),与拟合曲线(geom_smooth
),并将2019年与历年区别开,代码如下:
dat_curve %>%
ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) +
geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") +
geom_point(size = 4, alpha = 0.8)
接着我们发现,在后面段这些散点在增长率上的差异看不出来了,因此需要使用画中画的方法,来对这部分进行放大。
其实非常简单facet_zoom(y = growth_rate < 1)
,我们选取增长率小于1的部分进行放大即可:
dat_curve %>%
ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) +
geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") +
geom_point(size = 4, alpha = 0.8) +
facet_zoom(y = growth_rate < 1)
最后,我们再添加一些代码进行美化即可!(美化的代码可以在我其他的博客中找到具体的解释哦)
dat_curve %>%
ggplot(aes(x = year_std, y = growth_rate, col = ind)) +
geom_smooth(se = FALSE, method = "gam", formula = y ~ I(x^(-2)), size = 2, col = "#b3cde3") +
geom_point(size = 4, alpha = 0.8) +
labs(title = expression(paste('年份与销售额增长率拟合 (', R^2, " = 0.9978)")), x = "年份", y = "销售额增长率") + # 混合公式与中文,可参考本人另外的博客,相关的说明。
xlim(0, 10) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) + # y轴刻度改为百分数
scale_x_continuous(breaks = 1:10, labels = 2010:2019) +
scale_fill_manual(values = c('#fbb4ae', '#ccebc5')) +
theme_bw(base_family = "Times") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 30), # x轴刻度倾斜30度
panel.grid.minor = element_blank(),
legend.position = "none",
text = element_text(family = "STHeiti"),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
facet_zoom(y = growth_rate < 1)
其他几种ggplot绘制画中画的方法:
之后有时间我会补充另外一些利用ggplot进行画中画绘图的方法(觉得目前的绘制方式最好看且很简单,因此先讲解本博文中的方法)。