添加额外变量的方法一种是使用图形属性。另一种方法是将图分割成多个分面，即可以显示数据子集的子图。这种方法特别适合添加分类变量。
通过单个变量对图形进行分面，facet_wrap()
ggplot(mpg)+geom_point(aes(displ,hwy))+facet_wrap(~ class,nrow= 2)
image.png
~符号后添加变量名，
nrow=2代表分为2行
通过两个变量对图形进行分面，facet_grid()
ggplot(mpg)+geom_point(aes(displ,hwy))+facet_grid(drv~cyl)
image.png
变量1 ~ 变量2，~放置在两变量中间
练习：
（1）如果使用连续变量进行分面，会发生什么情况？
图形数量多且小。
ggplot(mpg)+geom_point(aes(displ,hwy))+facet_wrap(~ cty)
image.png
（2）在使用
facet_grid(drv~cyl)生成的图中，空白单元格的意义是什么？他们和以下代码生成的图有什么关系？
ggplot(data=mpg)+geom_point(mapping=aes(x=drv,y=cyl))
image.png
空白单元格代表无此点集，代码生成图的点可以用来判断
facet_grid(drv~cyl)生成的图是否为空白单元格，或者说查看drv与cyl的交集情况。（3）以下代码会绘制成什么图？
.的作用是什么?点在后表示按行分面
ggplot(data = mpg)+geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+facet_grid(drv~.)
image.png
点在前表示按列分面
ggplot(data = mpg)+geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+facet_grid(.~cyl)
image.png
（4）查看本节的第一个分面图：
ggplot(data=mpg)+geom_point(mapping=aes(x=displ,y=hwy))+facet_wrap(~class,nrow=2)
与使用图形属性相比，使用分面的优势和劣势是什么？如果有一个更大的数据集，你将如何权衡这两种方法的优劣。
分面是对整体点集的拆分，利于观察单个变量的趋势，但不能观测到整体的变化。
（5）阅读?facet_wrap的帮助页面。nrow和ncol的功能分别是什么？还有哪些选项可以控制分面布局？为什么函数facet_grid()没有变量nrow和ncol？
nrow：行数，ncol：列数，facet_grid()是双变量行列固定。
(6)在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？
图形可视化强，有效缩小图形。
网友评论