拿R来画画（六）：很漂亮的Cleveland点图

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简单粗暴堆点
各点有序上升下降
对样本分组绘图

这种图主要是针对一一对应的关系，简洁明了，图形的可读性很强，因为条形图在空间上是二维的，不容易直观建立一一对应的变量关联。

简单粗暴堆点

library(gcookbook)
library(ggplot2)
tophit <- tophitters2001[1:25,]

head(tophit)

A data.frame: 6 × 26
id	first	last	name	year	stint	team	lg	g	ab	...	sb	cs	bb	so	ibb	hbp	sh	sf	gidp	avg
<fct>	<chr>	<chr>	<chr>	<int>	<int>	<fct>	<fct>	<int>	<int>	...	<int>	<int>	<int>	<int>	<int>	<int>	<int>	<int>	<int>	<dbl>
walkela01	Larry	Walker	Larry Walker	2001	1	COL	NL	142	497	...	14	5	82	103	6	14	0	8	9	0.3501
suzukic01	Ichiro	Suzuki	Ichiro Suzuki	2001	1	SEA	AL	157	692	...	56	14	30	53	10	8	4	4	3	0.3497
giambja01	Jason	Giambi	Jason Giambi	2001	1	OAK	AL	154	520	...	2	0	129	83	24	13	0	9	17	0.3423
alomaro01	Roberto	Alomar	Roberto Alomar	2001	1	CLE	AL	157	575	...	30	6	80	71	5	4	9	9	9	0.3357
heltoto01	Todd	Helton	Todd Helton	2001	1	COL	NL	159	587	...	7	5	98	104	15	5	1	5	14	0.3356
aloumo01	Moises	Alou	Moises Alou	2001	1	HOU	NL	136	513	...	5	1	57	57	14	3	0	8	18	0.3314

ggplot(tophit, aes(x = avg, y = name)) + geom_point()

各点有序上升下降

观察一下上面的图可以发现，点上升得很凌乱，没有规律。因为这里Y轴是按字母序排列的，我们使用reorder来重排一下。reorder会首先将输入的第一个参数转化为因子类型，然后根据第二个参数对其进行排序。

根据上表在theme中调整主题，这里去掉背景的网格。

ggplot(tophit, aes(x = avg, y = reorder(name, avg))) +
geom_point(size = 3) +
# 与默认主题theme_gray相对，背景空白
theme_bw() +
theme(panel.grid.major.x = element_blank(),panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(colour = 'lightblue', linetype = 'dashed'))

颠倒一下顺序

ggplot(tophit, aes(x = avg, y = reorder(name, -avg))) +
geom_point(size = 3) +
# 与默认主题theme_gray相对，背景空白
theme_bw() +
theme(panel.grid.major.x = element_blank(),panel.grid.minor.x = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(colour = 'lightblue', linetype = 'dashed'))

也可以直接X轴Y轴对调，此时引入更多的美化操作，比如X轴的文本倾斜，以及更细致地调整点和线条。

ggplot(tophit, aes(x = reorder(name, avg), y = avg)) +
geom_point(size = 4, fill = 'lightblue', color = 'lightblue') +
# 与默认主题theme_gray相对，背景空白
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60,hjust = 1),panel.grid.major.y = element_blank(),panel.grid.minor.y = element_blank(), panel.grid.major.x = element_line(colour = 'orange', linetype = 'dashed', size = 0.8)) +
#设置线段到数据点出结束
geom_segment(aes(xend=name),yend=0,colour='lightblue', size = 1.5)

对样本分组绘图

根据lg和avg对name进行排序，并将其转换为因子水平的level

nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg, tophit$avg)]
tophit$name <- factor(tophit$name, levels = nameorder)

ggplot(tophit, aes(x = avg, y =name)) +
geom_segment(aes(yend=name, colour = lg),xend=0, size = 1.5) +
# 按颜色分组
geom_point(size = 3, aes(colour = lg)) +
scale_color_brewer(palette = "Set1", limits = c("NL", "AL")) +
# 与默认主题theme_gray相对，背景空白
theme_bw() +
theme(panel.grid.major.x = element_blank(),panel.grid.minor.x = element_blank(),     panel.grid.major.y = element_blank(), # 将图标移到图的里面去legend.position=c(1, 0.55), legend.justification =c(1, 0.5))

分面图

ggplot(tophit, aes(x = avg, y =name)) +
geom_segment(aes(yend=name),xend=0, size = 1.5, colour = 'grey50') +
# 按颜色分组
geom_point(size = 3, aes(colour = lg)) +
# 取消guide分组
scale_color_brewer(palette = "Set1", limits = c("NL", "AL"), guide = FALSE) +
# 与默认主题theme_gray相对，背景空白
theme_bw() +
theme(panel.grid.major.x = element_blank(),panel.grid.minor.x = element_blank(),     panel.grid.major.y = element_blank())+# 分面图facet_grid(lg~., scales = "free_y", space = "free_y")

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