原标题：ggplot2绘图之图例微调

欢迎关注天善智能微信公众号，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区。 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入头条数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

我们说一幅完整的图应包含至少4项元素，即：标题、坐标轴、图例和数据来源，在基于ggplot2图形的微调文中已经详细的介绍了图形的标题、坐标轴和数据来源的设置，包括属性设置和外观设置等。本文就详细为大家讲讲有关图例的设置，包括属性设置、位置设置、顺序设置、外观设置等。

一、清除图例

有时图例的存在并没有意义，如之前的图形中已经出现了图例，在之后的某些图中就没必要使图例存在；x轴或y轴已经表示了分类的各个水平(如盒形图)，此时也没必要将图例保存下来。这里介绍两种清除图例的办法，即标度法和主题法。

library(ggplot2)

set.seed(1234)

type

region

values

df

head(df)

#盒形图保留图例是没有必要的

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot()

接下来使用标度法和主题法将图例删除，标度法通过使用scale_fill_discrete()函数实现，只需将guide参数设置为FALSE即可；主题法就是通过them()函数，将参数legend.position设为'none'即可。这两方法可以达到相同的功效。

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot() + scale_fill_discrete(guide = FALSE)

#或者

ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = values, fill = type)) + geom_boxplot() + theme(legend.position = 'none')

上面的图只是举了个图例为填充色的例子，如果图例是由其他属性构成，如大小、形状、颜色、线型等，同样可以使用以上的标度法，只不过需要将对于的标度更改就可以了。下面就列出常用的标度出来：

基于填充色属性：

scale_fill_discrete() #离散变量填充色

scale_fill_continuous() #连续变量填充色

scale_fill_gradient() #连续变量色阶

scale_fill_gray() #灰度填充色

scale_fill_hue() #自定义画板填充色

scale_fill_brewer() #自定义画板填充色

scale_fill_manual() #自定义填充色

基于颜色属性：

scale_colour_discrete()

scale_colour_continuous()

scale_colour_gradient()

scale_colour_gray()

scale_colour_hue()

scale_colour_brewer()

scale_colour_manual()

基于大小属性：

scale_size_discrete()

scale_size_continuous()

scale_size_manual()

scale_size_area()

基于形状属性：

scale_shape_discrete()

scale_shape_continuous()

scale_shape_manual()

基于线型属性：

scale_linetype_discrete()

scale_linetype_continuous()

scale_linetype_manual()

如果图例是必不可少的，为了美观，可能需要对图例做更多的改动，如图例位置的摆放、顺序的重设定、外观设置等。下面就看看如何使我们的图例变得更具吸引眼球。

二、修改图例位置

有关图例位置的更改，可以通过主题theme()函数实现，只需要通过调整legend.position()参数的设定就可以随心所欲的摆放图例位置。

library(dplyr)

#数据汇总分析

df2

df3 % summarize(., Total = sum(values))

head(df3)

#默认情况下的图例

p

p

#更改图例位置

p + theme(legend.position='bottom')

legend.position可以设置为顶部(top)，底部(bottom)、左边(left)和右边(right)。发现图标在顶部或底部的话，原来的图形会被压缩，高度明显变矮。为了解决这样的问题，legend.position还可以设置图例的具体位置，即legend.position = c(x, y)。注意，这里的x和y的取值范围均为[0,1]。

#将图例放到图形内部，并设置为左上角

p + theme(legend.position=c(0,1))

咦？这位置怎么跑的很奇怪？虽是左上角，怎么还跑到图形外面去了？因为默认情况下图例的中心点位置设在了(0,1)的位置，如果需要更改图例中心点位置，则需使用legend.justification = c(x, y)进行设置，如legend.justification = c(1,0)表示图例中心点在图例的左上角。下面使用legend.justification重新绘制一下图例的位置：

p + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1))

Perfect!图例不再错误的偏移了。有没有发现不和谐的地方？图形的背景为灰色，而图例的背景为白色，明显感觉像是不专业的PS工作者，如何让图例融入到图形中呢？很简单，只需要进一步设置图例背景主题即可。

p + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black'))

其中，theme_bw()将原来的灰色背景设置为黑白背景，fill设置图例背景色为白色， colour设置图例边框为黑色。如果不需要边框色的话，就不需要指定颜色属性的值。

三、修改图例内容的顺序

如果我想把图例内容的顺序改一改，即West在East之上，该如何实现呢？ggplot2包仍然允许你添加少量的代码就可以实现目的。

p + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black')) + scale_fill_discrete(limits = c('West','East'))

哎？跟上一幅图相比，发现一个问题，虽然图例内容的顺序发生了变化，但原本的颜色跟着变化了，即原来East为粉红色变为了蓝色，原来West为蓝色变为了粉红色，而且条形图的顺序并没有跟着发生变化。在我看来颜色的变化并不是重点，重点是条形图的顺序纹丝不动，如果想让图例项目顺序和条形图顺序一致的话，该如何操作呢？实际也很简单，只需将因子顺序改变即可。

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = type, y = Total, fill = factor(region, levels = c('West','East')))) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + theme_bw() + theme(legend.position=c(0,1), legend.justification=c(0,1)) + theme(legend.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black')) + scale_fill_discrete(limits = c('West','East')) + labs(fill = 'region')

四、图例内容顺序的整体逆转

如何逆转图例的整体内容呢？同样很简单，只需使用guide()函数就可以轻松实现：

#原始默认的图例内容顺序

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')

#实现整体图例内容的逆转

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

五、修改图例标题和图例项目的内容

使用labs()函数，通过设定fill、colour、shape、size、linetype等属性的值，就可以更改图例标题了。当然也可以通过标度方法达到相同的目的，以例子说明这两种方法的应用：

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + labs(fill = '类型by_labs')

#或者

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + scale_fill_discrete(name = '类型by_scale')

#当然也可以通过这种方式删除图例标题

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + labs(fill = '')

#修改图例项目的内容

ggplot(data = df3, mapping = aes(x = region, y = Total, fill = type)) + geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge') + scale_fill_discrete(labels = c('Level01','Level02','Man','Women','Children'))

六、修改图例标题和图例内容的外观

之前我们说过，修改图形标题、坐标轴标签和刻度标签的外观可以通过主题方式实现，这里同样也可以通过主题theme()函数实现图例标题和图例内容的外观。

#默认情况下的图例

p

p

#修改图例标题和图例内容的外观

p + theme(legend.title = element_text(colour = 'steelblue', size = 15, face = 'bold.italic')) + theme(legend.text = element_text(colour = 'red', face = 'bold'))

参考文献：

R语言_ggplot2：数据分析与图形艺术

R数据可视化手册

转载请保留以下内容：

本文来源自天善社区每天进步一点点2015老师的博客(公众号)。

原文链接： https://ask.hellobi.com/blog/lsxxx2011/7573返回搜狐，查看更多

责任编辑：