ggplot2作图详解：入门函数qplot

ggplot2的功能不用我们做广告，因为它的作者Hadley Wickham就说ggplot2是一个强大的作图工具，它可以让你不受现有图形类型的限制，创造出任何有助于解决你所遇到问题的图形。一点也不谦虚。 H.W.还说了另外一句话，“学习ggplot2你得忘记一些东西”，所以也有人说ggplot2是作图软件中的太极功。有点高深。

那好吧，我就怀着无比崇敬的心情来学一学这太极图法。先安装软件包：

install.packages("ggplot2")

1 qplot函数参数

Hadley Wickham同学很善解人意，知道我们接受一种新事物不会太容易，所以设计了个qplot函数。qplot 即“快速作图”（quick plot），顾名思义，能快速对数据进行可视化分析。它的用法和R base包的plot函数很相似，主要作用是让读者/用户在不知不觉中洗脑。先看看它的参数：

qplot(x, y = NULL, ..., data, facets = NULL, margins = FALSE, geom = "auto", stat =list(NULL), position = list(NULL), xlim = c(NA, NA), ylim = c(NA, NA), log = "", main = NULL,xlab = deparse(substitute(x)), ylab = deparse(substitute(y)), asp = NA)

x, y：意义明确，不用说了
data：这个可以有，为数据框（data.frame）类型；如果有这个参数，那么x，y的名称必需对应数据框中某列变量的名称
facets：图形/数据的分面。这是ggplot2作图比较特殊的一个概念，它把数据按某种规则进行分类，每一类数据做一个图形，所以最终效果就是一页多图
margins：是否显示边界
geom：图形的几何类型（geometry），这又是ggplot2的作图概念。ggplot2用几何类型表示图形类别，比如point表示散点图、line表示曲线图、bar表示柱形图等。
stat：统计类型（statistics），这个更加特殊。直接将数据统计和图形结合，这是ggplot2强大和受欢迎的原因之一。
position：图形或者数据的位置调整，这不算太特殊，但对于图形但外观很重要
xlim, ylim, xlab, ylab, asp：初步可以按照plot函数的相应参数来理解

作为入门的第一节，下面主要讲data和geom参数。

2 qplot做散点图

2.1 使用向量数据

和plot函数一样，如果不指定图形的类型，qplot默认做出散点图。对于给定的x和y向量做散点图，qplot用法也和plot函数差不多：

library(ggplot2) x <- 1:1000 y <- rnorm(1000) plot(x, y, main="Scatter plot by plot()")qplot(x,y, main="Scatter plot by qplot()")

2.2 使用数据框数据

虽然可以直接使用向量数据，但ggplot2更倾向于使用数据框类型的数据作图。使用数据框有几个好处：数据框可以用来存储数值、字符串、因子等不同类型等数据；把数据放在同一个R数据框对象中可以避免使用过程中数据关系的混乱；数据外观的整理和转换方便。ggplot2中使用数据框作图的最直接的一个效果就是：你可以直接用数据的分类特性（数据框中的列变量）来决定图形元素的外观，这个过程在ggplot2中称为映射（mapping），是自动的。

在演示使用数据框作图的好处之前我们先了解以下ggplot2提供的一组有关钻石的示范数据 diamonds:

str(diamonds)

## 'data.frame': 53940 obs. of 10 variables: 
## $ carat : num 0.23 0.21 0.23 0.29 0.31 0.24 0.24 0.26 0.22 0.23 ...
 ## $ cut : Ord.factor w/ 5 levels "Fair"<"Good"<..: 5 4 2 4 2 3 3 3 1 3 ... 
## $ color : Ord.factor w/ 7 levels "D"<"E"<"F"<"G"<..: 2 2 2 6 7 7 6 5 2 5 ... 
## $ clarity: Ord.factor w/ 8 levels "I1"<"SI2"<"SI1"<..: 2 3 5 4 2 6 7 3 4 5 ... 
## $ depth : num 61.5 59.8 56.9 62.4 63.3 62.8 62.3 61.9 65.1 59.4 ...
 ## $ table : num 55 61 65 58 58 57 57 55 61 61 ... 
## $ price : int 326 326 327 334 335 336 336 337 337 338 ...
 ## $ x : num 3.95 3.89 4.05 4.2 4.34 3.94 3.95 4.07 3.87 4 ... 
## $ y : num 3.98 3.84 4.07 4.23 4.35 3.96 3.98 4.11 3.78 4.05 ...
 ## $ z : num 2.43 2.31 2.31 2.63 2.75 2.48 2.47 2.53 2.49 2.39 ...

可以看到这是数据框（data.frame）类型，有10个变量（列），每个变量有53940个测量值（行）。第一列为钻石的克拉数（carat），为数字型数据；第二列为钻石的切工好坏（cut），为因子类型数据，有5个水平；第三列为钻石颜色（color），为7水平的因子；后面还有其他数据。由于数据太多，我们只取前7列的100个随机观测值。数据基本就是我们平时记录原始数据的样式：

set.seed(1000) # 设置随机种子，使随机取样具有可重复性 datax<- diamonds[sample(53940, 100),seq(1,7)] head(datax, 4)

## carat cut color clarity depth table price 
## 17686 1.23 Ideal H VS2 62.2 55 7130 
## 40932 0.30 Ideal E SI1 61.7 58 499
 ## 6146 0.90 Good H VS2 61.9 58 3989 
## 37258 0.31 Ideal G VVS1 62.8 57 977

如果要做钻石克拉和价格关系的曲线图，用plot和qplot函数都差不多：

plot(x=datax$carat, y=datax$price, xlab="Carat", ylab="Price", main="plot function")qplot(x=carat, y=price, data=datax, xlab="Carat", ylab="Price", main="qplot function")

但如果要按切工进行分类作图，plot函数的处理就复杂了，你首先得将数据进行分类提取，然后再一个个作图。虽然可以用循环完成，但作图后图标的添加还得非常小心，你得自己保证数据和图形外观之间的对应关系：

plot(x=datax$carat, y=datax$price, xlab="Carat", ylab="Price", main="plot function", type='n')cut.levels <- levels(datax$cut) cut.n <- length(cut.levels) for(i in seq(1,cut.n)){ subdatax<- datax[datax$cut==cut.levels[i], ] points(x=subdatax$carat, y=subdatax$price, col=i, pch=i)} legend("topleft", legend=cut.levels, col=seq(1,cut.n), pch=seq(1,cut.n),box.col="transparent", cex=0.8)

但用ggplot2作图你需要考虑数据分类和图形元素方面的问题就很少，你只要告诉它用做分类的数据就可以了：

qplot(x=carat, y=price, data=datax, color=cut, shape=cut, main="qplot function")

如果不喜欢它默认的图形背景，要改变也相当简单，ggplot2预置了几个模板，这些内容我们在后面再详细说：

theme_set(theme_bw()) qplot(x=carat, y=price, data=datax, color=cut, shape=cut, main="qplot function")

数据框可以存储不同的数据，而这些数据是有类型差别的。ggplot2作图对各类数据的要求也非常严格，用于分类的数据必需是因子类型，否则就出错，例如下面的语句就会出错：

qplot(x=carat, y=price, data=datax, shape=depth)

## Error: A continuous variable can not be mapped to shape

3 qplot做曲线图

和plot函数一样，qplot也可以通过设置合适的参数产生曲线图，这个参数就是geom（几何类型）。图形的组合非常直接，组合表示几何类型的向量即可：

qplot(x=carat, y=price, data=datax, color=cut, geom="line", main="geom=\"line\"")qplot(x=carat, y=price, data=datax, color=cut, geom=c("line", "point"), main="geom=c(\"line\", \"point\")")

4 qplot做统计图

qplot是名副其实的qplot（quick plot）函数，通过改变几何类型geom参数的值你可以获得各种图形。geom参数可以设置的值和意义是：

point：散点图
line：曲线图
smooth：平滑曲线
jitter：另一种散点图
boxplot：箱线图
histogram：直方图
density：密度分布图
bar：柱状图

前两种我们看过了，bar类型下面另讲，jitter以后有机会再说，看看其他4种类型：

qplot(carat, price, data = diamonds, color=cut, geom = "smooth", main = "smooth") qplot(cut, price, data = diamonds, fill=cut, geom = "boxplot", main = "boxplot") qplot(price, data = diamonds, fill=cut, geom = "histogram", main = "histogram") qplot(price, data = diamonds,color=cut, geom = "density", main = "density")

能做什么样的图形取决于数据，这点我们都很清楚，所以不同类型的图使用的数据有所不同，参数也有变化。前面我们说ggplot2可以整合不同类型的图形到一个图中，但很重要的一个前提是要组合的这些形状要能共享一组数据和参数。道理很简单，如果某人绞尽脑汁把散点图和密度分布图融合在一个图中展示，不出一周他就要住进精神病院。

qplot(price, data = diamonds, color=cut, geom = c("point", "density"))

## Error: geom_point requires the following missing aesthetics: y

5 qplot做柱形图

做柱形图很少直接用原始数据，一般都要通过计算变换如求平均值后再做。这其实是一个统计过程，所以多数柱形图应该也是统计类型的图。ggplot2对柱形图的处理体现了这一思想：柱形图是一种特殊的直方图。所以ggplot2可以直接用原始数据做出柱形图，这是它的优点之一。下面按钻石切工对价格求平均值后做柱形图：

qplot(x=cut, y=price, data = diamonds, fill=cut, geom = "histogram", stat="summary",fun.y="mean")

stat参数表示统计的类型，而fun.y则表示应用于统计的函数。把geom参数值换成bar得到相同的图形：

qplot(x=cut, y=price, data = diamonds, fill=cut, geom = "bar", stat="summary", fun.y="mean")

如果不嫌麻烦，可以先计算出平均值再柱形图也没什么问题。引物bar图形的本质是统计图形，所以得设置stat参数为identity，即不做统计：

(mean.price <- with(diamonds, aggregate(price~cut, FUN=mean)))

## cut price 
## 1 Fair 4359 
## 2 Good 3929 
## 3 Very Good 3982
 ## 4 Premium 4584
 ## 5 Ideal 3458

qplot(x=cut, y=price, data=mean.price, fill=cut, geom="bar", stat="identity")

通过学习上面的简单例子可能会有点收获：了解了ggplot2的qplot函数能用什么样的数据做什么图，知道一点关于ggplot2几何类型和统计类型的概念，如何从传统的R语言作图中转过脑筋来。但也仅此而已。ggplot2作图是基于图层的，从上面qplot函数的使用例子中显然看不出来，除此外还有很多深层次的概念、理论和函数。

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