
R語言:ggplot2精細(xì)化繪圖—以實用商業(yè)化圖表繪圖為例
本文旨在介紹R語言中g(shù)gplot2包的一些精細(xì)化操作,主要適用于對R畫圖有一定了解,需要更精細(xì)化作圖的人,尤其是那些剛從excel轉(zhuǎn)ggplot2的各位,有比較頻繁的作圖需求的人。不討論那些樣式非??犰诺膱D表,以實用的商業(yè)化圖表為主。包括以下結(jié)構(gòu):
1、畫圖前的準(zhǔn)備:自定義ggplot2格式刷
2、畫圖前的準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)塑形利器dplyr / tidyr介紹
3、常用的商業(yè)用圖:
1)簡單柱形圖+文本(單一變量)
2)分面柱形圖(facet_wrap/facet_grid)
3)簇型柱形圖(position=”dodge”)
4)堆積柱形圖(需要先添加百分比,再對百分比的變量做柱形圖)
5)餅圖、極坐標(biāo)圖
6)多重線性圖
這篇文章其實是我之前那篇博文的一個延續(xù)。因為接了一個活要用R定制化數(shù)據(jù)報表,其中涉及大量的對圖表精雕細(xì)琢的工作。在深入研究ggplot2時,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ggplot2的精細(xì)化畫圖做一個闡述,介紹我整理后的作圖理念。
如果有進一步學(xué)習(xí)需要的各位,請直接買書或者自己實踐學(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。
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,很多公司對圖表格式配色字體等均有明文的規(guī)定。像我們公司,對主色、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。但是如果每做一個圖,都要如此細(xì)調(diào),代碼將會非常繁瑣,而且萬一老板突然興起要換風(fēng)格時,代碼修改將會非常痛苦。
幸運的是,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象,到時候就像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"))
接下來是一個示范。我首先共享了我常用的一個主題刷,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等多個對象:
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里面運行以后,就可以直接使用了。譬如以下:
1)先生成一個簡單的圖表:
簡單地指定x軸為離散型變量species,y為求和,會得到下面的柱形圖
這時候,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,因為之前格式刷部分我設(shè)定了一個藍(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。
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,對數(shù)據(jù)進行重塑再造
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
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