ggplot2回顾(9): 分面

1. 若干问题

1.1 分面和拼图的适用范围

分面：数据在一张表格上，存在若干个分类变量可以给数据分组，这时可以使用分面；
拼图：已经产生了多个图（对象），需要拼在一起

1.2 facet_grid()和facet_wrap()的差异

facet_grid()本质是二维; facet_wrap()本质是一维

1.3 分面标签如何调整角度

1.4 并列与分面的比较

分面的一个优势是通过scales, space可以控制构图，见图7.9

2. facet_grid()

mpg2 <- filter(mpg,mpg$cyl != 5 & mpg$drv %in% c("4","f"))
#不分面
ggplot(mpg2,aes(x=cty,y=hwy))+geom_point()+facet_null()
#一行多列
mpg2%>%ggplot(aes(cty,hwy))+geom_point()+facet_grid(.~mpg2$cyl)
#一列多行
mpg2%>%ggplot(aes(cty))+geom_histogram(binwidth = 2)+facet_grid(mpg2$cyl~.)
#多行多列
mpg2%>%ggplot(aes(cty,hwy))+geom_point()+facet_grid(mpg2$drv~mpg2$cyl)

2.1 边际图(与列联表效果类似)

ggplot(mpg2,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_smooth(aes(color=drv),method = "lm",se=F)+
  facet_grid(drv ~ cyl,margins = T)

#facet_grid(mpg2$drv ~ mpg2$cyl,margins = T) #不行

3. facet_wrap()

封装分面（对于单个多水平变量非常有用，比如染色体数量）

ggplot(diamonds,aes(x=diamonds$carat,y=..density..))+geom_histogram()+
 facet_wrap(.~diamonds$cut, ncol = 2)

4. 两个参数

4.1 标度控制scales

可选"fixed","free","free_x", "free_y"
分面之后，如果panel之间的x或y范围差异大可以加上

library(reshape2)
em <- melt(economics,id="date")
em%>%ggplot(aes(date,value))+geom_line(aes(color=em$variable))
em%>%ggplot(aes(date,value))+geom_line()+
  facet_grid(variable ~ .,scales = "free_y")

4.2 space（facet_grid才有）

可选："fixed","free","free_x", "free_y"
以free_x为例，每列的宽度与该列的标度范围成比例

mpg3 <- within(mpg2, {
  model <- reorder(model, cty)
  manufacturer <- reorder(manufacturer, -cty)
}) #这种内在的排序可以学习一下
models <- ggplot(mpg3,aes(cty,model))+geom_point()
models
models+facet_grid(manufacturer~.,scales = "free",space = "free")

5. 对于连续型变量如何进行分面？

首先需要将其转换为离散型（这种思想在https://mp.weixin.qq.com/s/N5QU3X8IgKdVbOBjwpmcPg写到过）

cut_interval(x,length = 1)#控制每部分的长度一致，这里长度都是1
cut_interval(x,n=10)#划分为n个长度相同的部分, 值域除以n为每部分的范围
cut_number(x,n=10)#划分为n个有(大概)相同数目点的部分
mpg2$displ_ww <- cut_interval(mpg2$displ,length = 1)
mpg2$displ_wn <- cut_interval(mpg2$displ,n=6)
mpg2$displ_nn <- cut_number(mpg2$displ,n=6)

plot <- ggplot(mpg2,aes(cty,hwy))+geom_point()+labs(x=NULL,y=NULL)
plot+facet_wrap(~displ_ww,nrow = 1)
plot+facet_wrap(~displ_wn,nrow = 1)
plot+facet_wrap(~displ_nn,nrow = 1)