R语言ggplot包之数据分布汇总
引言
我们经常想观察一批数据的分布形态，直方图、密度图、箱线图、小提琴图和点图等都是很好的实现形式。在此，我们简略介绍直方图、密度图和箱线图，这种三种图形对我们来说更为常用。
直方图
很多人没搞清楚条形图和直方图之间的区别。条形图主要用于展示分类数据，即名义数据，各组分开而立。而直方图多用于展示数值型数据，各组相依。
单组直方图
最基本的语句就是在ggplot语句后再加geom_histogram()即可。
library(gcookbook)
library(ggplot2)
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_histogram()
直方图默认最大为30组，我们可以使用*binwidth来改变。
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) +geom_histogram(binwidth=8, fill="white", colour="black")#改为8组
分组直方图
分组直方图做法与其他图形一样，我们用到facet_grid(var ~ .)，该方法是以var变量进行分类，做多个图形，非一个图形中做多个直方图。如果变量为数字，应当因子化。
library(MASS) #取binwidth数据
ggplot(birthwt, aes(x=bwt))+geom_histogram(fill="white", colour="black")+facet_grid(smoke ~ .)
核密度曲线
如果你想要做密度曲线，则用geom_density映射一连续变量。
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_density()
#你也可以将包住的部分给填充颜色
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) +
geom_density(fill="blue", alpha=.2) +
xlim(35, 105)
#如果你不喜欢线与下方相连，可以使用另外一种方式
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_line(stat="density") +
expand_limits(y=0)#expand_limits使y轴范围包含0值。
#密度曲线与直方图共戏
ggplot(faithful, aes(x=waiting, y=..density..)) +
geom_histogram(fill="cornsilk", colour="grey60", size=.2) +
geom_density() +
xlim(35, 105)
分组密度曲线
birthwt1 <- birthwt
birthwt1$smoke <- factor(birthwt1$smoke)
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, fill=smoke)) + geom_density(alpha=.3)
箱线图
箱线图应用十分广泛，特别是在比较多组数据上。上代码，看看如何实用。
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot()
#如果存在多个多个离群点，可用outlier.size 和outlier.shape进行大小和形状设置
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) +
geom_boxplot(outlier.size=1.5, outlier.shape=21)
#为了看数据分布是否有偏，我们还可以增加均值与中值进行比较，主要用stat_summary把均值以菱形相展示。
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot() +
stat_summary(fun.y="mean", geom="point", shape=23, size=3, fill="white")
