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赋权和所用数据类型
分组作图与aes
隐含参数解释
分组条形图，三种展现形式，如不同组在一根柱子上堆叠还是并排放置
柱子高低顺序排列
正负条形图
横向条形图
饼图（这里没有专门画饼图的函数，饼图是柱状图的一种特例）
分面
柱子上标注文字
本文使用R自带数据集mpg。横轴使用class列，分组使用cyl列，数量使用dyspl列。
赋权和所用数据类型
library(ggplot2)ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar() # 查看class中每种类别的个数ggplot(mpg,aes(x=class,y=displ)) + geom_bar(stat="identity") # 使用第二种数据类型，接受两个参数ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(weight=displ)) # 使用displ对class赋权ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(weight=rep(1,length(class)))) # 第一种相当于赋权全为1
我们会发现14图形相同，23图形相同。这里涉及到的数据样式和之前说的有所不同。
之前我们说画柱状图可以接受两种数据样式
一种是 名字罗列
一种是 名字-频数
本文第一种做法便是所谓的名字罗列，函数内部会自动数出每一类有多少个，柱子有多高。第二种的数据却不太一样，因为 名字-频数 是已经统计出每一个名字总共的频数，而这个数据集展现的名字却有重复的，这其实相当于是第三种数据样式，我暂且称之为赋权样式。
赋权样式可以当成名字-频数来处理，函数内部会自动将相同的名字合并。
也可以当成名字罗列的情况处理，同时指定权重，这就是第三个代码显示的方法。第四个图表示第一种只是查数，代表赋权全为1。
分组作图与aes
上一篇文章中，我们已经简单设置了柱状图中的 col fill width 等参数，它们都是直接放在geom_bar里面的，而有一些参数像x和y则是放在又套了一层aes,现在我们要对这个现象进行解释。
我们从分组作图入手，下面使用fill的5种尝试，3种不报错的形式中，只有最后一种实现了分组作图，我们来看一看他们之间的区别
# ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(fill=cyl) # 报错# ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(fill=mpg$cyl) # 报错ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(fill=1:7)ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=cyl)) # 未成功完成分组ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=factor(cyl))) # 按照cyl分组# 其他参数ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(col=factor(cyl)))ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(alpha=factor(cyl)))ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(fill="blue") # 显示蓝色ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill="blue")) # 显示粉红色ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill="a")) # 显示粉红色
(图形展示了前四张图)
上面的结果说明了一下几个问题（按顺序一个一个看）
第一次报错，在aes外面无法找到cyl对象，说明只有放在aes中，才能直接引用数据集的列名，而不需要使用$
第二行，加了$仍然报错，是因为在aes外面的fill指向的是那7根柱子，所以应该接一个长度为7的向量。只有在aes中，数据才能和原数据框的每一行相对应
知道了这个，读者就应该明白了上一部分赋权时，weight参数放在aes里面的原因了。
第三行使用了长度为7的颜色向量，实现了每根柱子颜色不一样，但是无法按照cyl分组展示
第四行没有实现分组，说明fill想要接分类变量（离散变量），需要是因子型数据
第五行成功分组显示。其内在逻辑如下，请读者在脑海中想象一下：class中一个名字是一个柱子，每个柱子被拆分成n个短柱子（n为名字重复的次数），堆在一起。每个短柱子对应一个cyl值（一行），所有短柱子的cyl值相同则颜色相同，现在应该能想象出这样一幅画面：一共7根柱子，每根柱子上都是色彩斑斓的，由4个颜色组成。接下来，对于每根长柱子，把颜色相同的短柱子放在一起再重新堆起来，最后展示出来的便是分组作图的结果。
第六七行表示除了fill，还有col和alpha都可以接分组变量实现分组展示，只是区分展示方式不一样。如果是画点图的话，对应起来可以用颜色、大小、形状等来区分，也都是用相应参数接分类变量实现的
我们可以看出，我们没有指定具体的颜色，只是告诉函数，按照这个变量来分类，就会使用默认的颜色，同时生成图例。这样默认生成的图形本身就很大气美观，省去了很多优化的步骤，这是ggplot2包的一大优势
最后一部分三个函数反映了在aes里面和外面定义颜色的区别。在aes外面定义蓝色就是蓝色，在aes里面其实”blue”被认为是一个分组的因子了，它本身是什么已经不重要了，它只是传达了，所有柱子都被认为分到了同一组，使用同一个颜色，而颜色则是使用默认的
隐含参数解释
当我们使用 罗列名字 的数据来作图的时候，其实函数内部计算出了每个名字的数量，这样才能代表每个柱子的高度，这个数值不是我们输进去的，但是我们可以引用它，但是只有在aes中使用才有效
柱状图的参数有以下两个
..count.. 每根柱子多高
..prop.. 每根短柱子占整个长柱子的百分比，如果没进行分组，则每根柱子对应的..prop..都是1
ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar() # 只接一个参数相当于第二个参数是..count..ggplot(mpg,aes(x=class,y=..count..)) + geom_bar()ggplot(mpg,aes(x=class,y=..prop..)) + geom_bar() # 每根柱子的prop都是1# ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=..count..)) # 连续性变量与后面因子型变量，看差别ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=factor(..count..)))ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(group=factor(cyl),fill=..prop..))
(为了展示代码的真实结果，图有点丑，比如坐标轴标注重叠可以用之后学到的内容再进行调整)
后两个例子解释一下。
因为..count..数的是每根长柱子的高度，所以每个长柱子的下分短柱子对应的fill值没有差异，差异体现在长柱子与长柱子之间，所以结果便是每根柱子颜色不一样。
可以看到分类时用连续性变量，则使用的颜色是渐变的，而使用因子型变量则为分类颜色
第二个例子为了让..prop..不再为1，需要分组,group接分组变量可以实现分组，但是它不像fill表示颜色，alpha表示透明度，它没有展示的途径，所以一般即使用group分组，做出图形也看不出来组别之间的区别。但是对于..prop..确是有影响的。这个例子只是为了展示..prop..这个变量，真正使用的时候不会画这样的图
分组条形图，三种展现形式
上面我们看到的分组条形图中，每根柱子上的不同组别短柱子是堆叠起来的，我们还可以实现并排放置和填充比例展示，只要使用position参数调整
ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=factor(cyl)),position="stack") # position默认，堆叠ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=factor(cyl)),position="dodge") # 并排放置ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar(aes(fill=factor(cyl)),position="fill") # 填充显示比例
柱子高低顺序排列
我们使用两种方法
自己编写函数，根据factor原理来进行排序
使用包中自带的reorder函数
1. 首先我们要理解ggplot2包中factor的使用
其实前面我们在画柱状图时，使用的变量并不规范，当横坐标是离散型变量时，像柱状图这样一根一根柱子这样，x参数接的应该是一个因子型数据，我们直接x=name在这里没显示出什么错误，但是看看如下例子
aa <- data.frame(a=sample(1:7,30,replace=T), b=sample(1:3,30,replace=T))ggplot(aa,aes(x=a)) + geom_bar()ggplot(aa,aes(x=factor(a))) + geom_bar()ggplot(aa,aes(x=factor(a))) + geom_bar(aes(fill=b))ggplot(aa,aes(x=factor(a))) + geom_bar(aes(fill=factor(b)))
我们可以看出x没有用factor的时候，横轴没有把所有的标签全标上，这表示把横轴当成连续性变量来看了，所以只标了一部分标签以表示大小关系。
fill也是作为离散分类变量，也应该接一个factor,我们可以看到不加时，图例是一个连续性渐变颜色的形式，这无法达到我们分类的要求。
2. 使用自己编写的函数
ggplot(mpg,aes(x=factor(class))) + geom_bar()
先看这张图，默认画图时横轴标度排列顺序为，按照首字母排序，这和因子型数据有关
mpg$class[1:5]# [1] "compact" "compact" "compact" "compact" "compact"fclass <- factor(mpg$class)fclass[1:5]# [1] compact compact compact compact compact# Levels: 2seater compact midsize minivan pickup subcompact suv
这里我们可以看出，转化为因子型之后数据的level的排列方式，不是根据元素出现的前后顺序来排列的(否则第一根柱子应该是compact)，而是按照首字母排列的(2seater)。
所以ggplot2柱状图横轴排列顺序的本质就是根据factor的levels，所以我们只要改变这个factor的level，就可以调整柱子排列顺序。我们通过定义一个函数来实现level的改变
reorder_size <- function(x) { factor(x, levels = names(sort(table(x))))}ggplot(mpg, aes(reorder_size(class))) + geom_bar() # 柱子从低到高排列
这样柱子就从低向高排列了
3. 使用包中的reorder函数
x <- sample(letters[1:3],30,replace = T)y <- 1:30reorder(x,y,sum)
我们可以看到reorder函数接3个参数，最后返回的向量是一个因子型向量，其主体还是x，只是改变了levels,改变的原则是：按照x对y进行分组，对每一组组成的向量计算后面的函数，最后根据计算结果从小到大指定x中元素的levels
使用这个函数来画条形图的原理：根据class对一个全是1的向量分组求和（相当于计算了class中每一个元素出现的个数），再根据求和结果指定levels
ggplot(mpg,aes(reorder(class,rep(1,length(class)),sum)))+geom_bar() # 作图结果和上面相同
正负条形图
只要数据是负数，就能画出往下方的条形图
d <- data.frame(a=letters[1:7], b=c(4,-6,5,-4,-3,6,4))ggplot(d,aes(a,b)) + geom_bar(stat="identity")ggplot(d,aes(a,b)) + geom_bar(aes(fill=factor((b>0)+1)),stat="identity")
横向条形图
ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar() + coord_flip()
coord_flip 表示横纵坐标位置互换
饼图
ggplot(mpg, aes(class))+geom_bar()+coord_polar(theta = "y")ggplot(mpg, aes(class))+geom_bar()+coord_polar(theta = "x")ggplot(mpg, aes(class))+geom_bar(aes(fill=drv))+coord_polar(theta = "y")ggplot(mpg, aes(class))+geom_bar(aes(fill=drv))+coord_polar(theta = "x")
我们可以看出，这里所谓的饼图，只是把坐标轴做了圆形扭曲，只是theta参数接”x”和”y”不一样，扭曲的方式不一样
theta=”y”时，是把y轴方向扭曲了，柱子都变成了弯的
theta=”x”时，是把x轴方向扭曲了，柱子都从同一个中心出发
加上颜色分类变量之后，也只是在相应柱子上分了组
有的读者可能会疑惑，这里要讲的不是饼图吗，这里展示的都只是和圆形搭边，却不是正常我们看到的饼图。
其实正常形式的饼图是theta=”y”时的一种特例：只有一根柱子
所以当我们拿到数据的时候，想要画饼图，对数据的思考和柱状图是不一样的。这一点和基础作图函数是不一样的。
比如还是class这一列
基础函数中，画饼图和画柱状图的思路是一样的，让x=class
ggplot2的饼图中，则是fill=class,为了保持一根柱子，x=1
ggplot(mpg, aes(1, fill=class))+geom_bar()+coord_polar(theta = "y")
分面
分面条形图其实就是分组条形图的另外一种展现形式，也是拿用来分组的变量将数据拆分，为了更方便地使用分面功能，这里不局限在柱状图，我们使用点图来完成。
两个函数，两种思路
facet_grid 函数，按照一个指标分成m个，按照另一个指标分成n个，排列方式就是m*n式
facet_wrap函数的思路和matrix创建的思路相似，现有一串，再指定每行放几个
看下面的帮助文档中的例子就大概懂了，其他参数细节可以自己查看帮助文档学习
p <- ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point()ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point(aes(color=factor(cyl)))p + facet_grid(. ~ cyl)p + facet_grid(drv ~ .)p + facet_grid(drv ~ cyl)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_wrap(~class)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_wrap(~class, nrow = 4)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_wrap(~ cyl + drv)ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_wrap(c("cyl", "drv"))
柱子上标注文字
下面我们通过两个例子来解释如何在柱状图柱子上方标数字
df <- data.frame( x = factor(c(1, 1, 2, 2)), y = c(1, 3, 2, 1), grp = c("a", "b", "a", "b"))ggplot(df, aes(x)) + geom_bar() + geom_text(aes(label=..count..), stat="count", color = "red", vjust = -0.5, size = 5)ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)) + geom_col(aes(fill = grp), position = "dodge") + geom_text(aes(label = y), position = position_dodge(0.9))
看第一个图的参数，需要注意一下几点
stat=”count” 因为geom_text函数默认 stat = “identity”，这种情况在前面说柱状图的时候遇到过，是接受两个参数xy时使用的，而此处只有一个x，因此要改成数数的”count”
上面改成count之后，函数会自动计算出一个变量 ..count..，表示每根柱子的高度，这正是我们要使用的，它只能在aes之中使用，令label=..count..即让每根柱子上标签对应该值
color调整颜色，size调整字体大小
vjust 调整竖直方向位置
（读者可以修改参数体验变化，这样可以理解的更深刻）
看第二个图的参数，需要注意一下几点
此时使用数据为xy，因此正好使用默认的stat = “identity”，不用修改
这次涉及到分组，要让每个组的柱子上分别标注上，所以要告诉函数geom_text如何分组。这里没有在geom_text函数中重新设置，所以继承了前面的group = grp，按照grp分组。
label = y前面已经按照grp分组，所以y产生了4个值
position = position_dodge(0.9) 如果没加这个参数，每一类的两个数值都在一条竖直线上显示，这里是告诉函数柱子的宽度，让两组的数分开放置
如果没有group，即使有position，也无法将两组分开。
文末彩蛋
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