R实战：【绘图】ggplot2多维度分析(分面)

ggplot2作图详解4：分面（faceting）

显然这是对数据进行分组后绘制得到的图形，这类图形对于比较不同数据的趋势非常有帮助。facet_wrap 的参数(facet_grid同)如下：

# 非运行代码
facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed",
           shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE)

• facets：分面参数如 ~cut，表示用 cut 变量进行数据分类
• nrow：绘制图形的行数
• ncol：绘制图形的列数，一般nrow/ncol只设定一个即可
• scales：坐标刻度的范围，可以设定四种类型。fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围；free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围；free_x为自由调整x轴刻度范围；free_y为自由调整y轴刻度范围。
• shrinks：也和坐标轴刻度有关，如果为TRUE（默认值）则按统计后的数据调整刻度范围，否则按统计前的数据设定坐标。
• as.table：和小图排列顺序有关的选项。如果为TRUE（默认）则按表格方式排列，即最大值（指分组level值）排在表格最后即右下角，否则排在左上角。
• drop：是否丢弃没有数据的分组，如果为TRUE（默认），则空数据组不绘图。

下面看看 scales 的设定效果：

p  + geom_point() + facet_wrap(~cut, scales="free") + ggtitle('scales="free"')
p  + geom_point() + facet_wrap(~cut, scales="free_y") + ggtitle('scales="free_y"')

R语言ggplot2包之坐标轴

如果想去除刻度线，在theme函数中使用axis.ticks.y = element_blank()，如果x、y轴都想去除axis.ticks.y改成axis.ticks即可。

下面的设置效果是：

以DayOfYear为X轴；以Close为Y轴，以Year为分组，Y轴根据数据调整刻度范围；不显示坐标刻度

ggplot(y, aes(DayOfYear, close, group =1)) + geom_line()  + facet_grid(Year~., scales="free_y") + theme(axis.text = element_blank())