R笔记3:ggplot绘制商务图表…

文/ExcelPro的图表博客(转载请保留出处)

[转载]R笔记3:ggplot绘制商务图表--杂志级商业图表
0、作图流程
如果是非IT人士,由于以往都是使用Excel作图,在看ggplot的两本书时会很困惑,一是书中的例子都是使用系统自带的数据集,初学者不知道如何换成自己的数据;二是那些数据集都是长数据,而初学者的数据可能都是宽数据,那些代码无法用。

经过摸索,R作图可能是如下流程:

读入数据 -> 数据塑形 -> 绘制图表 -> 雕琢图表 -> 导出图表

数据塑形是个新词汇,其实类似于在Excel中的作图数据准备。如果你的数据是类似订单清单这样的“长数据”,可以直接用来作图;如果是类似二维统计表格那样的“宽数据”,就可能需要进行“宽转长”的数据塑形。

和《 图表之道》之前琢磨商业图表做法一样,本帖以制作一个常见的簇状柱形图为例,来学习ggplot作图的过程。

1、读入数据
由于我的数据是个简单的二维统计表格,读进去后是这样的:

mydat <- read.csv("c:/rstudy/table1.csv")

      quarter     yahoo     google
1     '04 III     18     8
2     '04 IV     19     18
3     '05 I     7     24

这个格式就是宽数据,不适合R作图,需要转换为长数据。

2、数据塑形
下面把宽数据转换为长数据。有多种方法,这里使用reshape2包里的melt方法。

library(reshape2)
mydat2 <- melt(mydat,id.vars="quarter",variable.name="company",value.name="count")

即以第1列quarter为关键字,把yahoo和google转换为字段company,指标则放入字段count。现在数据是这样的,这就是长格式了:

     quarter     company     count
1     '04 III     yahoo     18
2     '04 IV     yahoo     19
3     '05 I     yahoo     7
4     '04 III     google     8
5     '04 IV     google     18
6     '05 I     google     24

3、绘制图表
要制作一个簇状的柱形图,需要在geom_bar()中指明position="dodge",dodge的意思是避开,那就是绘制成并列的样子了。

library(ggplot2)
p <- ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge")
p
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这就是ggplot绘制图表的默认样式,网络上的各种教程也只介绍到这里为止。这个样式非常平实朴素,看起来很舒服很耐看,它是根据塔夫特等专家的理论设计的,适合科研、论文、统计之类的运用场景,但并不太适合商务环境。如果要制作《图表之道》中介绍的商务风格图表,下面需要进一步雕琢图表。

4、雕琢图表

雕琢图表最快的方式是套用主题,这和Excel是类似的。有人制作了ggthemes主题包,可以用来更改图表的主题外观。我喜欢其中的wsj和economist主题,就是我们推崇的华尔街日报风格和经济学人风格。先安装和加载ggthemes包:

install.packages("ggthemes")
library(ggthemes)

4.1、通过添加theme_wsj(),使用wsj主题,图表的背景、样式就变成wsj风格的了。

p + theme_wsj() + ggtitle("华尔街日报风格图表")

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4.2、但现在填充色还是默认的,可添加scale_fill_wsj(),图表变成了wsj的填充色,并且图例前的标题也自动没有了。如果是散点或折线图,可使用scale_color_wsj()。

p + theme_wsj() + scale_fill_wsj("rgby", "") + ggtitle("华尔街日报风格图表")

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非常经典的wsj图表配色风格。其中scale_fill_wsj() 的参数可以使用colors6,rgby,dem_rep,red_green,black_green,都是wsj常用的配色方案,非常好。

4.3、也可以手动指定柱形图的颜色,这样就可以使用我们看到的好的配色方案。这两个颜色是用《图表之道》介绍的吸色方法拾取的,方法见该书第1章。

p +  theme_wsj() + scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0")) + ggtitle("华尔街日报风格图表")
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其他微调:现在图表还有些地方有ggplot的影子,可以继续微调一下。

4.4、柱形图的组间间距可以调整大一点,经测试,使用width=0.65接近Excel里的分类间距100%。

ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
     theme_wsj()+
     scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
     ggtitle("华尔街日报风格图表")

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4.5、一直觉得wsj图表的x轴刻度线特别长,是显著区别于Excel图表的一个地方,在Excel中实现代价太大,ggplot则有这个设置选项,可以设定其长度。

library(grid)  #使用unit需要先加载grid
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
     theme_wsj()+
     scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
     ggtitle("华尔街日报风格图表")+
     theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))

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x轴刻度线变长了,但同时y轴的标签与网格线的距离也变大了,不知到如何只针对x轴,尝试axis.ticks.x.length无此属性,有知道的朋友望指点。

4.6、使用自定义颜色时,图例里出现了字段名称,不需要,可以单独去掉:

library(grid)  #使用unit需要先加载grid
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
     theme_wsj()+
     scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
     ggtitle("华尔街日报风格图表")+
     theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))+
     guides(fill=guide_legend(title=NULL))

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4.7、theme_wsj()里可以指定背景色,换成其他背景如灰色也很不错。有brown, gray, green, blue四种颜色可选,默认就是上面的brown。

ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
     theme_wsj(color="gray")+
     scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
     ggtitle("华尔街日报风格图表")+
     theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))+
     guides(fill=guide_legend(title=NULL))

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现在图表已经非常接近华尔街日报图表的风格和气质了,适合商务环境使用。
我们雕琢图表的过程,是把图表做到尽量符合商务图表的风格和气质,倒不一定要做到一模一样,神似即可。事实上,到第4步里的每一个图,都已经很好,比较商务。

另,如果使用经济学人的主题,图表马上变成下面这个样子,有兴趣可以继续雕琢。
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
     geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
     theme_economist(base_size=14)+   
     scale_fill_economist()+
     ggtitle("经济学人风格图表")+
     guides(fill=guide_legend(title=NULL))
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5、导出图表
一般用途直接通过Rstudio的界面导出即可。编程情况下则可输出到图片或pdf。


***
以上就是摸索用ggplot制作一个商务图表的过程,由于只是看书捣腾的,不知方式是否正确,如不对请轻拍。

通过这个练习过程,可以知道ggplot绘制图表的设定选项非常丰富,但这些都需要以代码设定,没有手册不可能都记住,为了做这个图查选项,我是反复查书的对应章节好几遍。
好的是代码一旦完成,可以反复使用,新的数据做图时替换数据源就可以,效率高,而且可以保证出图的格式一模一样。Excel制图则很难保证两次作图能格式化到一模一样,除非也是做好了模板套用。

折腾的结论是,一般工作环境下的普通图表还是用Excel来做,对于过于复杂、高级、超出Excel能力范围的图表,可以考虑利用ggplot来制作。当然,这是对统计格式的小数据而言,如果是几百兆的长数据,ggplot会有非常大的优势。

参考书目:R graphics cookbook,中文版名R数据可视化手册。

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刘万祥
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### R语言 ggplot2 教程 笔记 #### 使用 `ggplot` 创建基础图形 创建一个基本的 `ggplot` 图形涉及指定数据源以及美学映射。例如,在钻石数据集中,可以基于克拉重量 (`carat`) 和价格 (`price`) 绘制散点图,并按切割质量 (`cut`) 上色: ```r library(ggplot2) gg <- ggplot(diamonds, aes(x = carat, y = price, color = cut)) + geom_point() + labs(title = "Scatterplot", x = "Carat", y = "Price") print(gg) ``` 此代码片段展示了如何通过设置坐标轴标签和图表标题来增强可视化效果[^1]。 #### 利用 `geom_point()` 函数绘制散点图 为了更具体地说明散点图的功能,下面的例子使用了汽车燃油效率的数据集 (`mpg`) 来比较城市里程 (`cty`) 和高速公路里程 (`hwy`) 的关系: ```r ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy)) + geom_point() ``` 这段脚本利用 `geom_point()` 函数实现了两个连续变量之间的简单关联分析[^2]。 #### 应用 `geom_line()` 进行折线图绘制 当处理时间序列或其他有序数值时,可以选择 `geom_line()` 方法连接各个观测点形成趋势线。这里给出了一种方式用来表示中国历年某项指标的变化情况: ```r ggplot(a, aes(x = year, y = CHN)) + geom_line() ``` 上述命令中的 `a` 是指代含有年份与对应值的数据框名称;而 `x=` 和 `y=` 参数则分别定义横纵坐标的取值依据[^3]。 #### 结合 `facet_wrap()` 实现分面布局 对于多类别的数据分析而言,`facet_wrap()` 提供了一个便捷途径——即按照某个因子分割视窗并独立呈现各子组内的分布特征。如下所示为一种典型的应用场景: ```r ggplot(data, aes(x = x_variable, y = y_variable)) + geom_point() + facet_wrap(~ facet_variable, nrow = number_of_rows, ncol = number_of_columns) ``` 这里的 `data`, `x_variable`, `y_variable`, 及 `facet_variable` 需要替换为实际使用的数据对象及其属性列名;同时还可以自定义行列数目以优化显示格式[^5]。
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