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ggplot2集锦之六绘制各种图形1

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本文总结一下ggplot2包绘制各种类型的图，本文包括：散点图、条形图、折线图、条带图、面积图、阶梯图、密度图、累计分布曲线。

1.散点图

1.1 散点图

绘制散点图，用geom_point()。
数据如下：

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library(ggplot2)

head(mpg)
# A tibble: 6 x 11
  manufacturer model displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class  
  <chr>        <chr> <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
1 audi         a4      1.8  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact
2 audi         a4      1.8  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact
3 audi         a4      2    2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact
4 audi         a4      2    2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact
5 audi         a4      2.8  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact
6 audi         a4      2.8  1999     6 manual(m5) f        18    26 p     compact
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ggplot(mpg,aes(x = displ,y = cty))+
 geom_point()

1.2 散点图加拟合曲线

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ggplot(mpg,aes(x = displ,y = cty))+
 geom_point()+
 stat_smooth()

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2.柱状图/直方图/条形图

柱状图用geom_bar、geom_histogram、geom_col。geom_bar() 默认使用的统计变换方法是 count，而 geom_col() 使用 identity 不做变换。

2.1 简单柱状图

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ggplot(mpg, aes(class))+
 geom_bar()
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df <- data.frame(trt = c("a", "b", "c"), outcome = c(2.3, 1.9, 3.2))
ggplot(df, aes(trt, outcome)) +
  geom_col()

2.2 水平条形图

1.翻转x、y轴：

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ggplot(mpg, aes(class))+
 geom_bar()+
 coord_flip()

2.调整x、y轴：

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ggplot(mpg, aes(y=class))+
 geom_bar()

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2.3 柱状堆叠图

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ggplot(mpg, aes(class))+
 geom_bar(aes(fill = drv))

堆积条形图，并翻转堆积顺序：

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ggplot(mpg, aes(y = class)) +
  geom_bar(aes(fill = drv), position = position_stack(reverse = TRUE))

2.4 百分比条形图

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ggplot(mpg, aes(class))+
 geom_bar(aes(fill = drv), 
 	          position = 'fill')

2.5 并列分组条形图

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ggplot(mpg, aes(class))+
 geom_bar(aes(fill = drv), position = position_dodge())

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2.6 双向柱状图

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df <- data.frame(x=rep(c("x1","x2","x3"),each=2),
				 num=rnorm(6,mean = 3),
				 group=rep(c("up","down"),3))
df 
   x      num group
1 x1 1.377343    up
2 x1 3.456258  down
3 x2 3.184073    up
4 x2 3.057976  down
5 x3 3.692116    up
6 x3 1.633762  down
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ggplot(df, aes(x = factor(x,levels = unique(x)),
               y = ifelse(group == "Up", value, -value),
               fill = group)) +
  geom_bar(stat = 'identity')+ 
  coord_flip()

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3. 折线图

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head(economics)
## # A tibble: 6 x 6
##         date   pce    pop psavert uempmed unemploy
##       <date> <dbl>  <int>   <dbl>   <dbl>    <int>
## 1 1967-07-01 507.4 198712    12.5     4.5     2944
## 2 1967-08-01 510.5 198911    12.5     4.7     2945
## 3 1967-09-01 516.3 199113    11.7     4.6     2958
## 4 1967-10-01 512.9 199311    12.5     4.9     3143
## 5 1967-11-01 518.1 199498    12.5     4.7     3066
## 6 1967-12-01 525.8 199657    12.1     4.8     3018
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ggplot(data = economics, aes(x=date, y=unemploy))+
 geom_line()

4. 条带图

geom_ribbon绘制条带图，

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ggplot(data = economics, aes(x=date, y=unemploy))+
 geom_ribbon(aes(x = date,
                 ymax=unemploy+1000,
                 ymin=unemploy-1000),
                 fill="grey")+
 geom_line()

4. 面积图

geom_area是特殊的条带图（ymin=0）。

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ggplot(data = economics, aes(x=date, y=unemploy))+
 geom_area()

5. 阶梯图

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set.seed(1111)
ss <- economics[sample(1:nrow(economics), 20),]
ggplot(ss, aes(x=date, y=unemploy))+
  geom_step()

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6. 密度图

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df1 <- data.frame(num=rnorm(500,mean = 50),
				 group=rep(c("group1"),500))
df2 <- data.frame(num=rnorm(500,mean = 52),
				 group=rep(c("group2"),500))
df <- rbind(df1,df2)

ggplot(df,aes(num,group=group,color=group))+
 geom_density()

7. 累计分布图

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ggplot(df,aes(num,group=group,color=group))+
 stat_ecdf()

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8. point-errorbars

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ggplot(iris,aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
  stat_summary(
    fun.y = mean, fun.ymax = function(x) {
      mean(x) + 2 * sd(x)
    },
    fun.ymin = function(x) {
      mean(x) - 2 * sd(x)
    }, geom = "pointrange",
    fatten = 5
  )

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参考资料：

  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/336912400