简单介绍一下ggplot2分类别绘图的三种方式：分组、分面、图形组合；以及长、宽数据如何实现分组绘图

• 长数据进行分组绘图是比较容易实现的，大部分的R绘图教程都有提到
• 对于横向数据如何分组绘图，大部分教程提到需先将横向数据转化为纵向数据，然后再进行分组绘图
• 但其实横向数据也可以直接实现分组绘图，避免了转为纵向数据这一步骤

分类别绘图的三种方式

使用ggplot2绘图时，若需要分类别进行绘图，常见的方式有：

• 绘制一幅图，按类别进行分组
• 对每个类别分别绘制一幅图，按类别进行分面
• 对每个类别分别绘制一幅图，进行图形组合

library(ggplot2) library(cowplot) rm(list = ls()) # 清空工作空间！！！ 

示例数据

使用R自带的mtcars汽车数据集

讯享网print(head(mtcars)) # mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb # Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 # Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 # Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 # Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 # Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 # Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 str(mtcars) # 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: # $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... # $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ... # $ disp: num 160 160 108 258 360 ... # $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ... # $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ... # $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ... # $ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ... # $ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ... # $ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ... # $ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ... # $ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... 

使用vs作为类别变量，将其转化为因子

mtcars$vs <- factor(mtcars$vs) table(mtcars$vs) # # 0 1 # 18 14 

分组

按照颜色进行分组

讯享网ggplot(data = mtcars, aes(x = mpg, y = wt, color = vs)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + theme_bw() 

讯享网

分面

ggplot(data = mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) + facet_wrap("~ vs") + # 列分面 geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + theme_bw() 

图形组合

cowplot包的plot_grid函数进行图形组合时，可对齐图形边框与坐标轴，参考链接

讯享网 # 选择vs = 0的样本；注意mtcars$vs为因子，可先转化为字符串再跟0、1比较 p1 <- ggplot(data = mtcars[as.character(mtcars$vs) == "0", ], aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + theme_bw() # 选择vs = 0的样本 p2 <- ggplot(data = mtcars[as.character(mtcars$vs) == "1", ], aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + theme_bw() # 将p1、p2横向组合起来 plot_grid(p1, p2, ncol = 2, align = "vh") 

长、宽数据如何分组绘图

• 长数据进行分组绘图是比较容易实现的，大部分的R绘图教程都有提到
• 对于横向数据如何分组绘图，大部分教程提到需先将横向数据转化为纵向数据，然后再进行分组绘图
• 但其实横向数据也可以直接实现分组绘图，避免了转为纵向数据这一步骤

长数据（纵向数据）

data1 <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 1, 2, 3), y = c(1, 2, 3, 2, 4, 6), group = factor(c(0, 0, 0, 1, 1, 1))) print(data1) # x y group # 1 1 1 0 # 2 2 2 0 # 3 3 3 0 # 4 1 2 1 # 5 2 4 1 # 6 3 6 1 

使用颜色进行分组color = group（使用其他属性如点、线的形状分组与此类似）

讯享网ggplot(data = data1, aes(x = x, y = y, color = group)) + geom_point() + geom_line() + theme_bw() 

宽数据（横向数据）

data2 <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y1 = c(1, 2, 3), y2 = c(2, 4, 6)) print(data2) # x y1 y2 # 1 1 1 2 # 2 2 2 4 # 3 3 3 6 

使用颜色color进行分组，注意color是写入aes里
可以看到，该图与上述长数据绘出的图一模一样

讯享网ggplot(data = data2, aes(x = x)) + geom_point(aes(y = y1, color = "0")) + geom_line(aes(y = y1, color = "0")) + geom_point(aes(y = y2, color = "1")) + geom_line(aes(y = y2, color = "1")) + labs(y = "y", color = "group") + # 修改y轴标签和图例名称 theme_bw()