16、R语言数据可视化：多面板绘图与面板函数应用-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pluto/article/details/154976345

R语言数据可视化：多面板绘图与面板函数应用

在数据可视化领域，多面板绘图是一种强大的工具，它能够同时展示多个数据集或同一数据集的不同方面，有助于我们更全面地理解数据。本文将介绍几种常见的多面板绘图方法，包括多面板箱线图、多面板克利夫兰点图、多面板直方图，并探讨面板函数的应用。

1. 多面板箱线图（bwplot）

箱线图是一种常用的可视化工具，用于展示数据的分布情况。多面板箱线图（bwplot）则可以同时展示多个分组的数据分布。

1.1 代码示例

setwd("C:/RBook")
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)
library(lattice)
bwplot(SAL ~ factor(Month) | Area,
       strip = strip.custom(bg = 'white'),
       cex = 0.5, layout = c(2, 5),
       data = Env, xlab = "Month", ylab = "Salinity",
       par.settings = list(
         box.rectangle = list(col = 1),
         box.umbrella = list(col = 1),
         plot.symbol = list(cex = .5, col = 1)))

1.2 代码解释

setwd("C:/RBook") ：设置工作目录。
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE) ：读取数据文件。
library(lattice) ：加载lattice包。
bwplot(SAL ~ factor(Month) | Area) ：绘制多面板箱线图，以月份为横轴，盐度为纵轴，按区域分组。
strip = strip.custom(bg = 'white') ：设置面板标题的背景颜色为白色。
cex = 0.5 ：设置图形元素的大小。
layout = c(2, 5) ：设置面板的布局为2行5列。
par.settings ：设置图形的参数，如箱线的颜色、符号的大小和颜色等。

1.3 数据处理原因

选择按区域分组绘制箱线图有两个原因：
- 部分站点表现出相似的模式，且这些站点位于同一区域。
- 每个站点每月的数据量不足以绘制有意义的箱线图，因此将站点和年份的数据合并。

2. 多面板克利夫兰点图（dotplot）

克利夫兰点图用于展示数据点的分布情况。多面板克利夫兰点图（dotplot）可以同时展示多个分组的数据点分布。

2.1 代码示例

setwd("C:/RBook")
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)
library(lattice)
dotplot(factor(Month) ~ SAL | Station,
        subset = Area=="OS", jitter.x = TRUE, col = 1,
        data = Env, strip = strip.custom(bg = 'white'),
        cex = 0.5, ylab = "Month", xlab = "Salinity")

2.2 代码解释

subset = Area=="OS" ：选择特定区域（Oosterschelde）的数据。
jitter.x = TRUE ：在水平方向添加少量随机变化，以展示同一月份中具有相同值的多个观测值。

2.3 异常值处理

图中可能会出现潜在的异常值，在进行统计分析之前是否移除这些异常值需要谨慎考虑，这是一个主观的选择，需要根据具体情况进行判断。例如，低盐度值可能是由于暴雨造成的，如果研究目的是将降水与盐度联系起来，则可能需要保留这些数据点。

3. 多面板直方图（histogram）

直方图用于展示数据的分布频率。多面板直方图（histogram）可以同时展示多个分组的数据分布频率。

3.1 代码示例

setwd("C:/RBook")
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)
library(lattice)
histogram( ~ SAL | Station, data = Env,
           subset = (Area == "OS"), layout = c(1, 4),
           nint = 30, xlab = "Salinity", strip = FALSE,
           strip.left = TRUE, ylab = "Frequencies")

3.2 代码解释

subset = (Area == "OS") ：选择特定区域（Oosterschelde）的数据。
layout = c(1, 4) ：设置面板的布局为1行4列。
nint = 30 ：设置直方图的柱子数量为30。
strip = FALSE ：隐藏面板标题。
strip.left = TRUE ：将面板标题移到左侧。

3.3 其他绘图函数

将 histogram 函数改为 densityplot 可以创建密度图。
qqmath 函数可以绘制QQ图，用于比较连续数据的分布与理论分布（通常是正态分布）。

4. 面板函数的应用

面板函数是一种用于在多个面板中绘制图形的函数。在lattice包中，每个高级绘图函数都有对应的默认面板函数，如 panel.xyplot 、 panel.bwplot 、 panel.histogram 等。

4.1 第一个面板函数示例

该示例使用盐度数据集，探索降雨与盐度之间的潜在关系。由于没有降水数据，使用月份作为连续变量，假设降雨与年份有关。

setwd("C:/RBook")
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)
library(lattice)
xyplot(SAL ~ Month | Year, data = Env,
       type = c("p"), subset = (Station == "GROO"),
       xlim = c(0, 12), ylim = c(0, 30), pch = 19,
       panel = function (...) {
         panel.xyplot(...)
         panel.grid(..., h = -1, v = -1)
         panel.loess(...)
       })

4.2 代码解释

panel.xyplot(...) ：绘制散点图。
panel.grid(..., h = -1, v = -1) ：添加网格线。
panel.loess(...) ：添加平滑线。

4.3 注意事项

网格线的绘制顺序取决于 panel.grid 和 panel.xyplot 的顺序。
可以通过在 xyplot 函数中添加 span 参数来控制平滑线的平滑程度。
建议将年份定义为因子，以便在面板标题中显示具体年份。

5. 第二个面板函数示例

该示例展示了如何使用不同的颜色和大小来标记潜在的异常值。

setwd("C:/RBook")
Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)
library(lattice)
dotplot(factor(Month) ~ SAL | Station, pch = 16,
        subset = (Area=="OS"), data = Env,
        ylab = "Month", xlab = "Salinity",
        panel = function(x, y, ...) {
          Q <- quantile(x, c(0.25, 0.5, 0.75), na.rm = TRUE)
          R <- Q[3] - Q[1]
          L <- Q[2] - 3 * (Q[3] - Q[1])
          MyCex <- rep(0.4, length(y))
          MyCol <- rep(1, length(y))
          MyCex[x < L] <- 1.5
          MyCol[x < L] <- 2
          panel.dotplot(x, y, cex = MyCex,
                        col = MyCol, ...)
        })

5.4 代码解释

quantile 函数用于计算第一、第三四分位数和中位数。
L 为异常值的阈值，小于 L 的盐度值将使用较大的点和不同的颜色进行标记。

6. 第三个面板函数示例

该示例展示了如何使用面板函数绘制主成分分析（PCA）的双标图。

setwd("C:/RBook")
Sparrows <- read.table(file = "Sparrows.txt",
                       header = TRUE)
library(lattice)
xyplot(Wingcrd ~ Tarsus | Species * Sex,
       xlab = "Axis 1", ylab = "Axis 2", data = Sparrows,
       xlim = c(-1.1, 1.1), ylim = c(-1.1, 1.1),
       panel = function(subscripts, ...) {
         zi <- Sparrows[subscripts, 3:8]
         di <- princomp(zi, cor = TRUE)
         Load <- di$loadings[, 1:2]
         Scor <- di$scores[, 1:2]
         panel.abline(a = 0, b = 0, lty = 2, col = 1)
         panel.abline(h = 0, v = 0, lty = 2, col = 1)
         for (i in 1:6) {
           llines(c(0, Load[i, 1]), c(0, Load[i, 2]),
                  col = 1, lwd = 2)
           ltext(Load[i, 1], Load[i, 2],
                 rownames(Load)[i], cex = 0.7)
         }
         sc.max <- max(abs(Scor))
         Scor <- Scor / sc.max
         panel.points(Scor[, 1], Scor[, 2], pch = 1,
                      cex = 0.5, col = 1)
       })

6.1 代码解释

subscripts 向量自动包含所选数据的行号，用于手动提取特定面板的数据。
princomp 函数进行主成分分析。
Load 为载荷矩阵， Scor 为得分矩阵。
panel.abline 函数添加坐标轴。
llines 函数绘制载荷向量。
ltext 函数添加载荷向量的标签。
panel.points 函数绘制得分点。

6.2 注意事项

主成分分析的结果需要进行缩放，以确保图形的数值信息在 -1 到 1 之间。
在构建图形时，需要确保垂直方向和水平方向的距离相同，以避免线条之间的角度失真。

总结

本文介绍了几种常见的多面板绘图方法和面板函数的应用。多面板绘图可以帮助我们更全面地理解数据，面板函数则提供了更灵活的绘图方式。通过合理选择绘图方法和面板函数，我们可以创建出高质量的数据可视化图形。

以下是一个简单的流程图，展示了使用面板函数绘制图形的基本步骤：

graph TD;
    A[加载数据] --> B[加载lattice包];
    B --> C[选择绘图函数];
    C --> D[定义面板函数];
    D --> E[绘制图形];

同时，为了更清晰地对比不同绘图方法的特点，我们可以列出一个表格：
| 绘图方法 | 适用场景 | 代码示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 多面板箱线图（bwplot） | 展示多个分组的数据分布 | bwplot(SAL ~ factor(Month) | Area, ...) |
| 多面板克利夫兰点图（dotplot） | 展示多个分组的数据点分布 | dotplot(factor(Month) ~ SAL | Station, ...) |
| 多面板直方图（histogram） | 展示多个分组的数据分布频率 | histogram( ~ SAL | Station, ...) |
| 面板函数绘图 | 自定义绘图内容 | xyplot(SAL ~ Month | Year, panel = function (...) {...}) |

R语言数据可视化：多面板绘图与面板函数应用

7. 不同绘图方法对比分析

为了更好地选择合适的绘图方法，我们对上述介绍的几种绘图方法进行详细对比分析。

绘图方法	优点	缺点	适用数据类型
多面板箱线图（bwplot）	- 能清晰展示数据的中位数、四分位数和异常值 - 可同时比较多个分组的数据分布	- 无法展示数据的具体值，只能展示数据的分布概况 - 对于数据量较少的分组，箱线图可能不具有代表性	数值型数据，适合比较多个分组的分布
多面板克利夫兰点图（dotplot）	- 能展示每个数据点的具体值 - 可清晰看到数据点的分布情况	- 当数据点过多时，图形会显得杂乱，难以分析	数值型数据，适合展示少量数据点的分布
多面板直方图（histogram）	- 直观展示数据的分布频率 - 可比较多个分组的数据分布频率	- 对分组的划分比较敏感，不同的分组方式可能导致不同的结果 - 无法展示数据的具体值	数值型数据，适合展示数据的分布频率
面板函数绘图	- 高度自定义，可以根据需求绘制各种图形 - 可在多个面板中灵活组合不同的绘图元素	- 需要一定的编程基础，代码相对复杂 - 调试和修改比较困难	各种类型的数据，适合需要自定义绘图内容的场景

8. 操作步骤总结

以下是使用上述绘图方法的一般操作步骤：

8.1 多面板箱线图（bwplot）

setwd("C:/RBook")

读取数据文件：

Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)

加载lattice包：

library(lattice)

绘制多面板箱线图：

bwplot(SAL ~ factor(Month) | Area,
       strip = strip.custom(bg = 'white'),
       cex = 0.5, layout = c(2, 5),
       data = Env, xlab = "Month", ylab = "Salinity",
       par.settings = list(
         box.rectangle = list(col = 1),
         box.umbrella = list(col = 1),
         plot.symbol = list(cex = .5, col = 1)))

8.2 多面板克利夫兰点图（dotplot）

setwd("C:/RBook")

读取数据文件：

Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)

加载lattice包：

library(lattice)

绘制多面板克利夫兰点图：

dotplot(factor(Month) ~ SAL | Station,
        subset = Area=="OS", jitter.x = TRUE, col = 1,
        data = Env, strip = strip.custom(bg = 'white'),
        cex = 0.5, ylab = "Month", xlab = "Salinity")

8.3 多面板直方图（histogram）

setwd("C:/RBook")

读取数据文件：

Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)

加载lattice包：

library(lattice)

绘制多面板直方图：

histogram( ~ SAL | Station, data = Env,
           subset = (Area == "OS"), layout = c(1, 4),
           nint = 30, xlab = "Salinity", strip = FALSE,
           strip.left = TRUE, ylab = "Frequencies")

8.4 面板函数绘图（以第一个示例为例）

setwd("C:/RBook")

读取数据文件：

Env <- read.table(file ="RIKZENV.txt", header = TRUE)

加载lattice包：

library(lattice)

绘制图形：

xyplot(SAL ~ Month | Year, data = Env,
       type = c("p"), subset = (Station == "GROO"),
       xlim = c(0, 12), ylim = c(0, 30), pch = 19,
       panel = function (...) {
         panel.xyplot(...)
         panel.grid(..., h = -1, v = -1)
         panel.loess(...)
       })

9. 进阶使用建议

数据预处理 ：在绘图之前，对数据进行必要的预处理，如缺失值处理、异常值处理等，以确保绘图结果的准确性。
参数调整 ：根据具体需求，调整绘图函数的参数，如颜色、大小、布局等，以提高图形的可读性和美观性。
面板函数扩展 ：可以根据自己的需求编写更复杂的面板函数，结合多个面板函数，实现更丰富的绘图效果。

10. 总结与展望

通过本文的介绍，我们了解了多面板绘图方法和面板函数在R语言中的应用。这些方法和函数为我们提供了强大的数据可视化工具，能够帮助我们更深入地理解数据。

在未来的数据分析工作中，我们可以根据不同的数据特点和分析目的，灵活选择合适的绘图方法和面板函数，创建出更具洞察力和吸引力的数据可视化图形。同时，随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断提高，我们也可以探索更多的绘图方法和技术，进一步提升数据可视化的效果。

以下是一个流程图，展示了选择合适绘图方法的步骤：

graph TD;
    A[确定数据类型] --> B{数据量多少};
    B -- 少 --> C{展示分布概况还是具体值};
    C -- 分布概况 --> D[多面板箱线图];
    C -- 具体值 --> E[多面板克利夫兰点图];
    B -- 多 --> F{展示分布频率还是自定义内容};
    F -- 分布频率 --> G[多面板直方图];
    F -- 自定义内容 --> H[面板函数绘图];

另外，为了方便大家快速回顾不同绘图方法的关键代码，我们再次列出表格：
| 绘图方法 | 关键代码 |
| ---- | ---- |
| 多面板箱线图（bwplot） | bwplot(SAL ~ factor(Month) | Area, ...) |
| 多面板克利夫兰点图（dotplot） | dotplot(factor(Month) ~ SAL | Station, ...) |
| 多面板直方图（histogram） | histogram( ~ SAL | Station, ...) |
| 面板函数绘图 | xyplot(SAL ~ Month | Year, panel = function (...) {...}) |