Ggplot2 简明教程
ggplot2 - Diverging Charts
在前面的章节中，我们查看可以使用“ggplot2”包创建的各种图表类型。现在我们将重点关注不同之处，例如分歧条形图、棒棒糖图等等。首先，我们将开始创建分歧条形图，下面提到了需要遵循的步骤 -
Understanding dataset
加载所需包并在 mpg 数据集中创建名为“car name”的新列。
#Load ggplot
> library(ggplot2)
> # create new column for car names
> mtcars$`car name` <- rownames(mtcars)
> # compute normalized mpg
> mtcars$mpg_z <- round((mtcars$mpg - mean(mtcars$mpg))/sd(mtcars$mpg), 2)
> # above / below avg flag
> mtcars$mpg_type <- ifelse(mtcars$mpg_z < 0, "below", "above")
> # sort
> mtcars <- mtcars[order(mtcars$mpg_z), ]上述计算涉及为汽车名称创建新列，借助 round 函数计算标准化数据集。我们还可以使用高于和低于平均值标记获取“类型”功能的值。稍后，我们对值进行排序以创建所需数据集。
收到的输出如下 -
将值转换为要素以在特定绘图中保留排序顺序，如下所述 -
> # convert to factor to retain sorted order in plot.
> mtcars$`car name` <- factor(mtcars$`car name`, levels = mtcars$`car name`)获得的输出如下 -
Diverging Bar Chart
现在使用被视为所需坐标的提及属性创建分歧条形图。
> # Diverging Barcharts
> ggplot(mtcars, aes(x=`car name`, y=mpg_z, label=mpg_z)) +
+ geom_bar(stat='identity', aes(fill=mpg_type), width=.5) +
+ scale_fill_manual(name="Mileage",
+ labels = c("Above Average", "Below Average"),
+ values = c("above"="#00ba38", "below"="#f8766d")) +
+ labs(subtitle="Normalised mileage from 'mtcars'",
+ title= "Diverging Bars") +
+ coord_flip()Note - 分歧条形图标记对于某些维度成员指向相对于提及值的上方或下方方向。
以下是分歧条形图的输出，其中我们使用 geom_bar 函数创建条形图 -
Diverging Lollipop Chart
使用相同属性和坐标创建分歧棒棒糖图，只需更改要使用的函数，即 geom_segment()，它有助于创建棒棒糖图。
> ggplot(mtcars, aes(x=`car name`, y=mpg_z, label=mpg_z)) +
+ geom_point(stat='identity', fill="black", size=6) +
+ geom_segment(aes(y = 0,
+ x = `car name`,
+ yend = mpg_z,
+ xend = `car name`),
+ color = "black") +
+ geom_text(color="white", size=2) +
+ labs(title="Diverging Lollipop Chart",
+ subtitle="Normalized mileage from 'mtcars': Lollipop") +
+ ylim(-2.5, 2.5) +
+ coord_flip()
Diverging Dot Plot
以类似方式创建分歧点图，其中点表示散布图中更大维度中的点。
> ggplot(mtcars, aes(x=`car name`, y=mpg_z, label=mpg_z)) +
+ geom_point(stat='identity', aes(col=mpg_type), size=6) +
+ scale_color_manual(name="Mileage",
+ labels = c("Above Average", "Below Average"),
+ values = c("above"="#00ba38", "below"="#f8766d")) +
+ geom_text(color="white", size=2) +
+ labs(title="Diverging Dot Plot",
+ subtitle="Normalized mileage from 'mtcars': Dotplot") +
+ ylim(-2.5, 2.5) +
+ coord_flip()
这里，图例用绿色和红色表示“高于平均值”和“低于平均值”的值。点图传递静态信息。原则与分歧条形图中的相同，只是使用点。