玩转数据可视化之R语言ggplot2：（五）分组画图
玩转数据可视化之R语言ggplot2
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本系列主要介绍R语言ggplot2的使用
参考资料:
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis
💘5.玩转数据可视化之R语言ggplot2：组合画图
几何对象可以分为单一几何对象和集体几何对象。单一几何对象指的是对每个研究变量对象只有一个几何图形，集体几何对象相当于一个研究变量对象有多个几何图形。例如一个折线图就是一个几何对象，但是当我们在一个图形中画多条折线图就是集体几何图形，我们使用group美学来实现。group美学默认将离散变量的所有值进行交互绘图，当数据没有离散变量时，我们需要进行离散化。上面的理论部分可能听起来不好理解，下面我们以几个具体的案例来解释一下具体的效果与应用场景
# 导入相关库
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(dplyr)
library(nlme)
head(Oxboys)
| Subject | age | height | Occasion | |
|---|---|---|---|---|
| <ord> | <dbl> | <dbl> | <ord> | |
| 1 | 1 | -1.0000 | 140.5 | 1 |
| 2 | 1 | -0.7479 | 143.4 | 2 |
| 3 | 1 | -0.4630 | 144.8 | 3 |
| 4 | 1 | -0.1643 | 147.1 | 4 |
| 5 | 1 | -0.0027 | 147.7 | 5 |
| 6 | 1 | 0.2466 | 150.2 | 6 |
上述数据记录了26个男孩九个阶段的测试，其中subject和occasion都是定序变量，subject表示每个男孩，occasion表示每次测试height表示身高，age表示中心年龄。
🌲5.1 多个分组，一种美学
在许多情况下，您希望将数据分成多个组，但以相同的方式呈现它们。这种许多不同个体的纵向研究中很常用。
换言之，你希望能够区分各个主题。例如，下图显示了每个男孩的成长轨迹
ggplot(Oxboys, aes(age, height,group=Subject)) + geom_point() + geom_line()
如果不正确地指定分组变量，则会出现典型的锯齿状图形：如下
ggplot(Oxboys, aes(age, height)) +
geom_point() +
geom_line()
显然我们不希望得到这样的结果，如果我们的分组不是一个变量，而是多个变量，我们可以使用
aes(group = interaction(school_id, student_id))
🌳5.2 在不同层级上分组
有时，我们希望绘制使用不同层级的聚合图：一个层可能显示个人，而另一个层显示整体摘要。
在上一个例子的基础上，假设我们想要添加一条平滑的线，显示所有男孩的总体趋势。
如果我们在两个层中使用相同的分组，我们将为每个男孩获得一个平滑线：
ggplot(Oxboys, aes(age, height, group = Subject)) +
geom_line() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
这不是我们想要的；这里每个男孩添加了一条平滑的线。
因为分组控制几何图形的显示和统计数据的操作：在这里每个组运行一个统计变换。
因此，不在ggplot()中定义分组，我们只在我们关注的层级进行分组
ggplot(Oxboys, aes(age,height))+
geom_line(aes(group=Subject))+
geom_smooth(method = 'lm',size=2,se=FALSE)
`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
可以看出所有男生整体的平滑线，随着年龄增加，平均身高增加的趋势如上
🌴5.3 覆盖默认分组
例如在某些情况下，我们已经有了离散变量的图形，但我们还想进行跨组连接图形。这是用于交互图、剖面图和平行坐标图等的策略。例如，假设我们在每次测试绘制了高度的箱线图：
ggplot(Oxboys, aes(Occasion, height)) +
geom_boxplot()
这个图中有一个离散变量，所以我们得到每个唯一x值的一个箱线图。现在我们要叠加连接每个男孩的线。简单地添加geom_line（）是行不通的：这些线是在每个测试中绘制的，而不是在每个个体之间绘制的：
ggplot(Oxboys, aes(Occasion, height)) +
geom_boxplot() +
geom_line(colour = "blue", alpha = 0.5)
为了得到我们想要的图形，我们需要叠加分组
ggplot(Oxboys, aes(Occasion, height)) +
geom_boxplot() +
geom_line(aes(group = Subject), colour = "blue", alpha = 0.5)
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