R语言统计分析——ggplot2绘图4——刻面

maizeman1262025-01-31 18:44

参考资料：R语言实战【第2版】

如果组在途中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称刻面图），相关语法如下：

|----------------------------|--------------------------------------------|
| 语法 | 结果 |
| facet_wrap(~var,ncol=n) | 将每个var水平排列成n列的独立图 |
| facet_wrap(~var,nrow=n) | 将每个var水平排列成n行的地理图 |
| facet_grid(rowvar~colvar) | rowvar和colvar组合的独立图，其中，rowvar表示行，colvar表示列 |
| facet_grid(rowvar~.) | 每个rowvar水平的独立图，配置成一个单列 |
| facet_grid(.~colvar) | 每个colvar水平的独立图，配置成一个单行 |

上表中，var、rowvar和colvar是因子（factor）

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# 示例1
# 加载singer数据集
data(singer,package="lattice")
# 加载ggplot2包
library(ggplot2)
# 绘图
ggplot(data=singer,aes(x=height))+
  geom_histogram()+
  facet_wrap(~voice.part,nrow=4)

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# 示例2
# 加载singer数据集
data(singer,package="lattice")
# 加载ggplot2包
library(ggplot2)
# 绘图
ggplot(data=singer,aes(x=height,fill=voice.part))+
  geom_density()+
  facet_grid(voice.part~.)

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# 示例3
# 加载car包，使用里面的Salaries数据集
library(car)
# 加载ggplot2包
library(ggplot2)
# 绘图
ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank,shape=rank))+
  geom_point()+
  facet_grid(.~sex)

值得注意的是横向排列便于组间比较。虽然颜色不是必要的，但它们可以帮助区分图形。