前言+第一章：使用ggplot2 进行数据可视化

清洁数据： 每列都是一个变量 每行都是一个观测
tidyverse：ggplot2 tibble readr purrr dplyr
更新：tidyverse_update（）（别老瞎更新）

第一章：使用ggplot2 进行数据可视化

package::function（）可明确指出某个函数或数据集的来源
如 ggplot2：：ggplot（）

创建ggplot2图形

data(mpg)
ggplot(data = mpg)+  ### ggplot 创建一个坐标系
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))#### 向上加一个散点图图层
模板：
ggplot（data=<DATA>）+
    <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes<MAPPINGS>)

规则：ggplot（data=）用数据集创建一个坐标系，然后利用其它函数向上添加图层 tips：+必须放在上一行代码的末尾而不是开头
mapping（）: 定义了如何将数据集中的变量映射为图形属性
ase（）：x和y参数分别制定了映射到x轴的变量与映射到y轴的变量

标度变换

ggplot2会自动为每个变量分配唯一的图形属性水平，如，给上图加上颜色

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy,color=class))
ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy,color=displ<5))

还可以添加 size shape（最多同时使用6种图形，多了就变点儿了） alpha（透明度）stroke等

分面

将图形分割成多个分面，显示数据子集的子图，特别适合添加分类变量
函数 facet_wrap（），在~后添加变量，变量应为离散型

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
               facet_wrap(~class, nrow = 2)

通过两个变量进行分面

ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
    facet_grid(drv~cyl)  
ggplot(data = mpg)+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  facet_grid(.~cyl)   不想再行或列分面，可用. 代替

几何对象 用来表示数据的几何图形对象. 可添加多个几何对象。而且只要将一个图形属性映射为一个离散型变量，ggplot2就会自动对数据进行分组来绘制多个几何对象。

ggplot(data = mpg)+
  geom_smooth(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy)) 局部映射，仅对该图层有效
或者
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
  geom_smooth()+
  geom_point(mapping=aes(color=class))

统计变换
很多图形绘制的是数据集的原始数据，比如散点图，另外一些图形可以绘制那些计算出的新数据，比如条形图。
绘图时用来计算新数据的算法称为stat（statistical transformation，统计变换），计算出的新数据为computed variables

ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut))
ggplot(data=diamonds)+
  stat_count(mapping = aes(x=cut))
每个几何对象函数都有一个默认统计变换，每个统计变换函数都有一个默认几何对象

ggplot(data=diamonds)+
  stat_summary(mapping = aes(x=cut,y=depth),fun.ymin = min,
               fun.ymax = max,fun.y = median)

stat_summary（）为x的每一个唯一值计算y值的摘要统计
位置调整
条形图 color 边框，fill 填充

position="identity" 将每个对象直接显示再图中，为了避免重叠，可以alpha设置透明度，或者fill=NA

 ggplot(data=diamonds,mapping = aes(x=cut,color=clarity))+
+   geom_bar(fill=NA,position="identity")
ggplot(data=diamonds,mapping = aes(x=cut,fill=clarity))+
+   geom_bar(alpha=1/5,position="identity")

position = "fill",效果与堆叠相似，但每组堆叠条形具有同样高度，可以轻松比较各组间的比例，position = "dodge"将每组中的条形依次并列放置，可以用于比较各组间的数值。点图中，position="jitter"，将每个点添加一个很小的随机抖动，可以将重叠的点散开

ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=clarity),position = "fill")
ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=clarity),position = "dodge")

坐标系
coord_flip()，可以用来交换x和y轴
coord_quickmap()为地图设置合适的横纵比
coord_polar() 极地坐标
条形图变饼图

bar=ggplot(data=diamonds)+
  geom_bar(mapping = aes(x=cut,fill=cut),
           show.legend = F,
           width = 1)+
  theme(aspect.ratio = 1)+
  labs(x=NULL,y=NULL)
bar+coord_flip()
bar+coord_polar()

模板

ggplot（data=<DATA>）+
    <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes<MAPPINGS>，
                                      stat =<STAT>,
                                      position = <POSITION>)+ 
<COORDINATE_FUCTION>+
<FACET_FUNCTION>
然后，你就可以画各种乱七八糟的图啦
啦啦啦啦啦个屁