R语言ggplot2画图

Content

1 r语言散点图
- 1.1 散点图
- 1.2 散点图阵
2 r语言直方图
- 2.1 规定柱子个数 bins = 60：
- 2.2不规定柱子个数，规定区间 binwidth = 5
3 R语言箱型图
- 3.1 单个箱型图：
- 3.2 多个箱型图：
4 r语言条形图
- 4.1 普通条形图
- 4.2堆叠图
- 4.3 分簇（并排）条形图
- 4.4 分组条形图
5 r语言折线图

使用ggplot对nycflights13进行展示,以下数据均为nycflights13内数据

library(ggplot2)
library(nycflights13)

浏览数据

head(flights, n = 3) #显示前3行
dim(flights) #显示结构，输出为[row, column]

抽取数据

Alaska <- flights[flights$carrier == "AS", ]
dim(Alaska)

以下为画图示例

1 r语言散点图

1.1 散点图


ggplot(data = Alaska, mapping = aes(x = dep_delay, y = arr_delay)) + #建立画图区域geom_point(alpha = 0.2) + #画图,alpha值为点的透明度（这里避免overplotted）# geom_jitter(width = 30, height = 30) + #或者使用geom_jitter避免overplottedlabs(x = "Departure delay (minutes)", y = "Arrival delay (minutes)",title = "Alaska Airlines flights leaving NYC in 2013") #标签

1.2 散点图阵

使用ggpairs() 函数 GGally 包

library(GGally)


#建立数据
data <- data.frame( var1 = 1:100 + rnorm(100,sd=20), v2 = 1:100 + rnorm(100,sd=27), v3 = rep(1, 100) + rnorm(100, sd = 1))
data$v4 = data$var1 ** 2
data$v5 = -(data$var1 ** 2)#画图
ggpairs(data, title="Scatterplot matrix with ggpairs()")

2 r语言直方图

数据:

dim(weather)

2.1 规定柱子个数 bins = 60：

ggplot(data = weather, mapping = aes(x = temp)) +geom_histogram(bins = 60, color = "white",fill = "skyblue")  #白边，天蓝色填充

2.2不规定柱子个数，规定区间 binwidth = 5

ggplot(data = weather, mapping = aes(x = temp)) +geom_histogram(binwidth = 5, color = "white")

关于颜色
657种颜色选择，访问：

colors()

3 R语言箱型图

数据

summary(weather$temp)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's
##   10.94   39.92   55.40   55.26   69.98  100.04       1

NA’s = 1 代表有一个空值

3.1 单个箱型图：

ggplot(data = weather, mapping = aes( y = temp)) +geom_boxplot() +labs( y = "Temperature (Hourly)",title = "Hourly temperatures from NYC in 2013")

3.2 多个箱型图：

数据

weather$month

## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

利用factor函数序列化

factor(weather$month)

##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## Levels: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

不同月份箱型图

ggplot(data = weather, mapping = aes(x = factor(month), y = temp)) +geom_boxplot(fill = "steelblue") +labs(x = "Month", y = "Temperature (Hourly)",title = "Hourly temperatures from NYC in 2013 by month")  +scale_x_discrete(labels = c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"))#月份标签scale_x_discrete(labels = c())

4 r语言条形图

数据

carrier.freq <- table(flights$carrier)
carrier.freq <- as.data.frame(carrier.freq)
colnames(carrier.freq) <- c("carrier", "number")

4.1 普通条形图

ggplot(data = carrier.freq, mapping = aes(x = carrier, y = number)) +geom_col()

4.2堆叠图

不同carrier从各个机场(origin)起飞情况
数据：

carrier.origin <- table(flights$origin, flights$carrier)
carrier.origin <- as.data.frame(carrier.origin)
colnames(carrier.origin) <- c("origin", "carrier", "number")

画图

#利用fill的color不同进行堆叠
ggplot(data = carrier.origin, mapping = aes(x = carrier, y = number, fill = origin)) + geom_col() +labs(x = "Carrier", y = "Count",title = "Carriers who flew out of New York City in 2013")

4.3 分簇（并排）条形图

不同carrier从各个机场(origin)起飞情况
数据同上堆叠图
画图：

ggplot(data = carrier.origin, mapping = aes(x = carrier, y = number, fill = origin)) +geom_col(position = "dodge") + # 分簇labs(x = "Carrier", y = "Count",title = "Carriers who flew out of New York City in 2013")

4.4 分组条形图

数据同上
更好的对比不同机场起飞(origin)的carrier分布

#利用facet_wrap(~ origin, ncol = 1)，~ origin为根据origin，ncol=1指几个图放在一列
ggplot(data = carrier.origin, mapping = aes(x = carrier, y = number, fill = origin)) +geom_col() +facet_wrap(~ origin, ncol = 1) +labs(x = "Carrier", y = "Count",title = "Carriers who flew out of New York City in 2013")

5 r语言折线图

数据：选出EWR地区1月份天气

Newark.Jan <- weather[weather$origin == "EWR" & weather$month == 1, ]

根据时间的折线图

ggplot(data = Newark.Jan, mapping = aes(x = time_hour, y = temp)) +geom_line(color="steelblue") +labs(x = "Time (Hours)", y = "Temperature",title = "Hourly Temperature at Newark Airport in January 2013")

发现r语言时间轴自动出现中文
增加一行

Sys.setlocale("LC_TIME", "English")

也可以把English换成其它语言

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