您好,登錄后才能下訂單哦!
本篇內(nèi)容主要講解“R語言數(shù)據(jù)可視化tidyr與ggplot2多個變量分層展示的實(shí)現(xiàn)方法是什么”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“R語言數(shù)據(jù)可視化tidyr與ggplot2多個變量分層展示的實(shí)現(xiàn)方法是什么”吧!
在R語言普通的繪圖中,使用par()
參數(shù)可以在一張圖上實(shí)現(xiàn)不同變量的子圖。如果我們想要用ggplot2
實(shí)現(xiàn),則需要整理我們的原始數(shù)據(jù),這通常是非常麻煩的,這時就需要用到我們的tidyr
來幫助我們繪圖。
可能說上面一段話不是很容易理解,下面我們來舉個栗子。
y1 <- rnorm(20) y2 <- rnorm(20) dat <- data.frame(y1, y2)
現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集:
y1 y2 1 -0.12781723 -2.39376880 2 0.50074083 0.72555237 3 -0.02419456 0.94721701 4 -0.26366759 -0.60006759 5 1.13042618 -0.07591046 6 0.04313160 1.18677742 7 0.01180343 0.17627700 8 0.15208821 -0.12472391 9 -0.72690758 -1.92233170 10 1.04903577 -0.66208974 11 0.89689082 0.16331929 12 0.28471495 2.00629127 13 -0.26956768 -0.11897779 14 -0.81699454 -1.05575302 15 -0.65923768 1.20971004 16 0.18237270 1.55745467 17 -0.52359358 -0.74253496 18 1.36949647 1.07759474 19 -0.39882438 0.83915414 20 0.92084949 -1.04859906
我們要如何利用ggplot
達(dá)到上圖的效果?
需要用數(shù)據(jù)集,將y1與y2分別整理到一個新的變量上,叫做var
;
里面所有的值也變成一個新的變量,叫做value
;
如果只有兩個變量整理起來還比較簡單,但如果變量一旦增多,整理起來相對就較為繁瑣。所以這里推薦使用tidyr
包來進(jìn)行整理。
其用起來也非常簡單。
使用如下代碼,我們就可以整理成想要的結(jié)果:
dat %>% gather(y1, y2, key = "var", value = "value")
解釋一下上述代碼的含義:y1, y2
表示原本數(shù)據(jù)中的變量;key = "var"
表示轉(zhuǎn)換之后,變量所在的那一列的名稱為var;value = "value"
表示轉(zhuǎn)換之后,原本的值所在的那一列的名稱為value
輸出結(jié)果如下:
var value 1 y1 -0.12781723 2 y1 0.50074083 3 y1 -0.02419456 4 y1 -0.26366759 5 y1 1.13042618 6 y1 0.04313160 7 y1 0.01180343 8 y1 0.15208821 9 y1 -0.72690758 10 y1 1.04903577 11 y1 0.89689082 12 y1 0.28471495 13 y1 -0.26956768 14 y1 -0.81699454 15 y1 -0.65923768 16 y1 0.18237270 17 y1 -0.52359358 18 y1 1.36949647 19 y1 -0.39882438 20 y1 0.92084949 21 y2 -2.39376880 22 y2 0.72555237 23 y2 0.94721701 24 y2 -0.60006759 25 y2 -0.07591046 26 y2 1.18677742 27 y2 0.17627700 28 y2 -0.12472391 29 y2 -1.92233170 30 y2 -0.66208974 31 y2 0.16331929 32 y2 2.00629127 33 y2 -0.11897779 34 y2 -1.05575302 35 y2 1.20971004 36 y2 1.55745467 37 y2 -0.74253496 38 y2 1.07759474 39 y2 0.83915414 40 y2 -1.04859906
用了上述結(jié)果,就可以非常簡單地使用ggplot2進(jìn)行畫圖了。
我們可以直接使用管道數(shù)據(jù)的處理方式進(jìn)行繪圖,簡便快捷:
dat %>% gather(y1, y2, key = "var", value = "value") %>% ggplot(aes(x = value)) + geom_histogram(aes(fill = factor(var), y = ..density..), alpha = 0.3, colour = 'black') + stat_density(geom = 'line', position = 'identity', size = 1.5, aes(colour = factor(var))) + facet_wrap(~ var, ncol = 2) + labs(y = '直方圖與密度曲線', x = '值', title = '標(biāo)題', fill = '變量') + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + guides(color = FALSE)
這里基本都是前面的博客:R語言學(xué)習(xí)ggplot2繪制統(tǒng)計圖形包全面詳解 里面有提及到。
只有一個就是guides(color = FALSE)
,表示隱藏線顏色的圖例,因?yàn)榫€的顏色我們是用color =
來指定的。同理如果要隱藏柱狀圖顏色的圖例則使用 guides(fill = FALSE)
即可。
到此,相信大家對“R語言數(shù)據(jù)可視化tidyr與ggplot2多個變量分層展示的實(shí)現(xiàn)方法是什么”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進(jìn)行舉報,并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實(shí),將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。