前言

這篇文章其實(shí)是我之前那篇博文的一個(gè)延續(xù)。因?yàn)榻恿艘粋€(gè)活要用R定制化數(shù)據(jù)報(bào)表，其中涉及大量的對(duì)圖表精雕細(xì)琢的工作。在深入研究ggplot2時(shí)，深深感覺到用ggplot2畫圖與用excel畫圖的不一樣。

如果要用ggplot2畫圖，還是需要了解很多技術(shù)細(xì)節(jié)的。這些細(xì)節(jié)要么散落在R可視化技術(shù)和ggplot2:數(shù)據(jù)分析與圖表技術(shù)這兩本書里，要么散落在網(wǎng)上。因此在這里以我學(xué)習(xí)和總結(jié)的過程，對(duì)ggplot2的精細(xì)化畫圖做一個(gè)闡述，介紹我整理后的作圖理念。

如果有進(jìn)一步學(xué)習(xí)需要的各位，請(qǐng)直接買書或者自己實(shí)踐學(xué)習(xí)。很多技術(shù)細(xì)節(jié)需要自己摸索才知道的，祝大家好運(yùn)。

1、畫圖前的準(zhǔn)備：自定義ggplot2格式刷

在畫圖前，我們首先定義一下ggplot2格式刷。

首先，ggplot2本身自帶了很漂亮的主題格式，如theme_gray和theme_bw。但是在工作用圖上，很多公司對(duì)圖表格式配色字體等均有明文的規(guī)定。像我們公司，對(duì)主色、輔色、字體等都有嚴(yán)格的規(guī)定。如劉萬祥老師早期的一篇配色博文里，大家更是可以看到，很多商業(yè)雜志的圖表，配色風(fēng)格都是非常相近的。因此，修改主題，使其更加適合我們的商業(yè)需求，保持圖表風(fēng)格統(tǒng)一，是非常必要的。

雖然ggplot2可以通過代碼的追加，細(xì)細(xì)修改表距、背景色以及字體等框架。但是如果每做一個(gè)圖，都要如此細(xì)調(diào)，代碼將會(huì)非常繁瑣，而且萬一老板突然興起要換風(fēng)格時(shí)，代碼修改將會(huì)非常痛苦。

幸運(yùn)的是，ggplot2允許我們事先定制好圖表樣式，我們可以生成如mytheme或者myline這樣的有明確配色主題的對(duì)象，到時(shí)候就像excel的定制保存圖表模板或者格式刷，直接在生成的圖表里引用格式刷型的主題配色，就可以快捷方便的更改圖表內(nèi)容，保持風(fēng)格的統(tǒng)一了。

在運(yùn)行之前，首先加載相關(guān)包

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ColorBrewer)
library(tidyr)
library(grid)
#載入格式刷
######

#定義好字體
windowsFonts(CA=windowsFont("Calibri"))

接下來是一個(gè)示范。我首先共享了我常用的一個(gè)主題刷，配色參考以下：

主體色：藍(lán)色 085A9C ，紅色 EF0808，灰色 526373 
輔助色：淺黃色 FFFFE7，橙色 FF9418， 綠色 219431， 明黃色 FF9418，紫色 9C52AD

定制了mytheme, myline_blue, mycolour等多個(gè)對(duì)象：

 1
#定義好字體
 2 windowsFonts(CA=windowsFont("Calibri"))
 3 #事先定制好要加圖形的形狀、顏色、主題等
 4 #定制主題，要求背景全白，沒有邊框。然后所有的字體都是某某顏色
 5 #定制主題，要求背景全白，沒有邊框。然后所有的字體都是某某顏色
 6 mytheme<-theme_bw()+theme(legend.position="top",
 7                           panel.border=element_blank(),
 8                           panel.grid.major=element_line(linetype="dashed"),
 9                           panel.grid.minor=element_blank(),
10                           plot.title=element_text(size=15,
11                                                   colour="#003087",
12                                                   family="CA"),
13                           legend.text=element_text(size=9,colour="#003087",
14                                                    family="CA"),
15                           legend.key=element_blank(),
16                           axis.text=element_text(size=10,colour="#003087",
17                                                  family="CA"),
18                           strip.text=element_text(size=12,colour="#EF0808",
19                                                   family="CA"),
20                           strip.background=element_blank()
21
22                         )
23 pie_theme=mytheme+theme(axis.text=element_blank(),
24                         axis.ticks=element_blank(),
25                         axis.title=element_blank(),
26                         panel.grid.major=element_blank())
27 #定制線的大小
28 myline_blue<-geom_line(colour="#085A9C",size=2)
29 myline_red<-geom_line(colour="#EF0808",size=2)
30 myarea=geom_area(colour=NA,fill="#003087",alpha=.2)
31 mypoint=geom_point(size=3,shape=21,colour="#003087",fill="white")
32 mybar=geom_bar(fill="#0C8DC4",stat="identity")
33 #然后是配色，考慮到樣本的多樣性，可以事先設(shè)定顏色，如3種顏色或7種顏色的組合
34 mycolour_3<-scale_fill_manual(values=c("#085A9C","#EF0808","#526373"))
35 mycolour_7<-scale_fill_manual(values=c("#085A9C","#EF0808","#526373",
36 "#FFFFE7","#FF9418","#219431","#9C52AD"))
37 mycolour_line_7<-scale_color_manual(values=c("#085A9C","#EF0808","#526373",
38                                              "#0C8DC4","#FF9418","#219431","#9C52AD"))

把以上代碼在R里面運(yùn)行以后，就可以直接使用了。譬如以下：

1）先生成一個(gè)簡(jiǎn)單的圖表：

簡(jiǎn)單地指定x軸為離散型變量species，y為求和，會(huì)得到下面的柱形圖 

這時(shí)候，套用一下之前設(shè)置好的主題（mytheme）,背景、坐標(biāo)軸還有字體顏色就相應(yīng)改變了。

然后，因?yàn)橹案袷剿⒉糠治以O(shè)定了一個(gè)藍(lán)色的柱形圖樣式(mybar)，這里直接引用的話，就可以直接生成藍(lán)色的柱形圖了。

2、畫圖前的準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)塑形利器dplyr / tidyr

有了事先設(shè)定的一些格式刷以后，我們就可以快速有效地作圖了。

但是在作圖之前，就像excel作圖總要先把數(shù)據(jù)用處理成想要的形式 。在excel里面，我們常用的是數(shù)據(jù)透視表或者一些公式輔助，而在R里，則是用一些常用的包，如dplyr及tidyr，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重塑再造

在我之前看的那兩本ggplot2的書里，基本用的都是reshape2+plyr的組合。但實(shí)際上hadley后續(xù)出的dplyr與tidyr更加有用。具體的使用方法，在JHU Getting and cleaning data有介紹，老師還編了一個(gè)swirl課程供人使用，安裝方法如下。

其他的也可以參考我這篇博文

總之，用好dplyr的話，你可以快速的把一些數(shù)據(jù)，如下面的股票逐筆成交記錄