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今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。 箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。 还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示：  ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_boxplot() 以上是最简单的形式，一个分类变量，一个连续性数值型；我们通过添加分类变量，让箱线图能够呈现更多的数据信息。 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot() 接下来我们还像往常一样，通过position参数的切换来验证boxplot图表的position参数使用规则： ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color,alpha=1/30))+ geom_boxplot(position="identity") #当将位置设置为不做任何变换时，分类后的箱线图会在对应的X轴分类项相互叠加，造成遮挡阅读不便，不推荐此参数。 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot(position="stack") 根据经验我们就可以猜到，估计使用堆积方式来呈现多维箱线图肯定会失败，因为即便真的将分类箱线图堆积起来，那么其呈现数据分布形态的功能也就丧失殆尽，果然软件是报错的。 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot(position="dodge") 果然在添加有多分类变量时，箱线图默认使用的position参数是dodge。 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot(position="fill") 同样将position参数设定为堆积百分比也毫无意义，软件没有通过并提出警示。 ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot()+ facet_grid(.~color) ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~color)  仔细体会两种分面函数效果的差异： 箱线图美化： 簇状： ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot()+ ggtitle("Box Plot")+ theme_wsj()+ scale_fill_wsj()+ guides(fill=guide_legend(title=NULL)) ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+
geom_boxplot()+
ggtitle("Box Plot")+
theme_economist()+
scale_fill_economist()+
guides(fill=guide_legend(title=NULL))  分面： ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_boxplot()+ ggtitle("Box Plot")+ theme_wsj()+ scale_fill_wsj()+ guides(fill=guide_legend(title=NULL))+ facet_grid(.~color) ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+
geom_boxplot()+
ggtitle("Box Plot")+
theme_economist()+
scale_fill_economist()+
guides(fill=guide_legend(title=NULL))+
facet_grid(.~color)  联系方式：微信：ljty1991 博客主页：raindu's home 个人公众号：数据小魔方（datamofang） 团队公众号：EasyCharts qq交流群：[魔方学院]553270834 |
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