r 语言 ggplot上添加平均值_R语言中ggplot2包作数据分布情况下的统计图实例学习（一）

1、小提琴图

小提琴图可以可视化一组或几组数字变量的分布。

问题：您想制作一个小提琴图来比较不同组的密度估计。用gcookbook包与ggplot2包分别绘制。

解决问题：

使用geom_violin()（图1）,由于安装包时出问题，我采用直接式下载安装（网站：https://cran.r-project.org/web/packages/gcookbook/index.html），将就升级了一下ggplot2包（运行update.packages()，它将提示您输入每个可以升级的软件包。如果您希望它不要求就升级所有软件包，请使用ask = FALSE；update.packages(ask = FALSE)）：

gcookbook作

 library(gcookbook) # 加载gcookbook包
# 使用 heightweight数据集
hw_p <- ggplot(heightweight, aes(x = sex, y = heightIn,fill=sex))
hw_p +geom_violin()

图：1

默认情况下，小提琴缩放使每一个的总面积是一样的（如果trim = TRUE，然后将其缩放）。可以使用scale = "count"与每个组中的观察数量成比例的比例来缩放面积，而不是相等的面积（图2）。在此示例中，女性小提琴比男性少，因此女性小提琴变得比以前更窄：

library(gcookbook) # 加载gcookbook包
# 使用 heightweight数据集
hw_p <- ggplot(heightweight, aes(x = sex, y = heightIn,fill=sex))
# 比例面积与观测数成比例
hw_p +geom_violin(scale = "count")

图：2

要更改平滑量，请使用调整参数。预设值为1；使用较大的值进行更平滑，使用较小的值进行较不平滑（图3）：

# 更平滑
hw_p +geom_violin(adjust = 2)

图：3（a）

# 较平滑
hw_p +geom_violin(adjust = .5)

图：3（b）

ggplot2作

library(ggplot2)
# 创建一个数据集
data <- data.frame(name=c( rep("A",500), rep("B",500), rep("B",500), rep("C",20), rep('D', 100)  ),value=c( rnorm(500, 10, 5), rnorm(500, 13, 1), rnorm(500, 18, 1), rnorm(20, 25, 4), rnorm(100, 12, 1) )
)
#绘制一个小提琴图
p <- ggplot(data, aes(x=name, y=value, fill=name)) + # fill=name 允许自动为每个组添加一种颜色geom_violin()
p

图：4

借助专用功能，构建小提琴图ggplot2非常简单geom_violin()。除了显示提供摘要统计信息的箱形图外，还可以使用geom_boxplot()一个较小width的框（图5）。

# Libraries
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(hrbrthemes)
library(viridis)
# create a dataset
data <- data.frame(name=c( rep("A",500), rep("B",500), rep("B",500), rep("C",20), rep('D', 100)  ),value=c( rnorm(500, 10, 5), rnorm(500, 13, 1), rnorm(500, 18, 1), rnorm(20, 25, 4), rnorm(100, 12, 1) )
)# sample size
sample_size = data %>% group_by(name) %>% summarize(num=n())# Plot
data %>%left_join(sample_size) %>%mutate(myaxis = paste0(name, "n", "n=", num)) %>%ggplot( aes(x=myaxis, y=value, fill=name)) +geom_violin(width=1.4) +geom_boxplot(width=0.1, color="grey", alpha=0.2) +scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +theme_ipsum() +theme(legend.position="none",plot.title = element_text(size=11)) +ggtitle("A Violin wrapping a boxplot") +xlab("")

图：6

ggplot2小提琴具体学习请参考：

第一个：Violin Chart | the R Graph Gallery

第二个：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-violin-plot-quick-start-guide-r-software-and-data-visualization

2、密度图

使用R软件和ggplot2软件包创建密度图。使用了函数geom_density（）。您也可以使用geom_vline函数为平均值添加一条线。

#数据准备
set.seed(1234)
df <- data.frame(sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)),weight=round(c(rnorm(200, mean=55, sd=5),rnorm(200, mean=65, sd=5))))
head(df)
#绘制基本密度图
library(ggplot2)
# Basic density
p <- ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_density()
p

图：1

#添加均值中线
ggplot(df, aes(x=weight))+geom_density(linetype="dashed")

图2

按组更改密度图颜色，计算每组的平均值；更改线条颜色，密度图线颜色可以按性别自动控制：

#计算各组均值
library(plyr)
mu <- ddply(df, "sex", summarise, grp.mean=mean(weight))
head(mu)
#   sex grp.mean
# 1   F    54.70
# 2   M    65.36
# 按组更改密度图线颜色
ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) +geom_density()
# 添加平均线
p<-ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) +geom_density()+geom_vline(data=mu, aes(xintercept=grp.mean, color=sex),linetype="dashed")
p

图3

也可以使用以下功能手动更改密度绘图线的颜色：

scale_color_manual（）：使用自定义颜色
scale_color_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板
scale_color_grey（）：使用灰色调色板

# 使用自定义调色板
p+scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# 使用调色板
p+scale_color_brewer(palette="Dark2")
# 使用灰色
p + scale_color_grey() + theme_classic()

图4

更改填充颜色

密度图填充颜色可以按性别自动控制：

＃按组更改密度图填充颜色(如图5a)
ggplot(df, aes(x=weight, fill=sex)) +geom_density()
＃使用半透明填充(图5b)
p<-ggplot(df, aes(x=weight, fill=sex)) +geom_density(alpha=0.4)
p
＃添加平均线(图5c)
p+geom_vline(data=mu, aes(xintercept=grp.mean, color=sex),linetype="dashed")

图5a

图5b

图5c

也可以使用以下功能手动更改密度图填充颜色：

scale_fill_manual（）：使用自定义颜色
scale_fill_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板
scale_fill_grey（）：使用灰色调色板

# 使用自定义调色板（图6a）
p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# 使用brewer的调色板(图b)
p+scale_fill_brewer(palette="Dark2")
# 使用灰度(图c)
p + scale_fill_grey() + theme_classic()

图6a

图6b

图6c

ggplot2包其他颜色具体看：http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-colors-how-to-change-colors-automatically-and-manually

更改图例位置

p + theme(legend.position="top")#图例在上
p + theme(legend.position="bottom")#图例在下
p + theme(legend.position="none") # 删除图例

图8 图例在上

图8 图例在下

图8 删除图例

ggplot2包的更多图例请看：ggplot2 legend : Easy steps to change the position and the appearance of a graph legend in R software

组合直方图和密度图

直方图以密度而不是y轴上的计数值绘制
用透明密度图覆盖

# 带有密度图的直方图（图9-1）
ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")
# 按组分颜色（图9-2）
ggplot(df, aes(x=weight, color=sex, fill=sex)) + geom_histogram(aes(y=..density..), alpha=0.5, position="identity")+geom_density(alpha=.2)

图9-1

图9-2

其他类形图例可查看：ggplot2 density plot : Quick start guide - R software and data visualization

参考书籍：《GGPlot2 Essentials for Great Data Visualization in R》，仅学习用