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ggplot2自定义调整分面图形布局

R语言数据分析指南

2023-03-03

欢迎关注R语言数据分析指南

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本节来介绍一个常见的绘图案例，「调节分面图形的布局提高图形的观赏性」，非常简单的一个小案例，喜欢的观众老爷欢迎收藏转发。
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加载R包

library(tidyverse)
library(ggsci)

构建数据

df <- tibble(
  country = c("Sweden", "Denmark", "Netherlands", "Portugal", "Japan", "Estonia"),
  n_years = c(271, 186, 169, 81, 74, 60)) %>% 
  group_by(country) %>% 
  group_modify(~ runif(n = .x$n_years) %>% tibble(random = .)) %>% 
  mutate(year = 2022 - seq_along(country)) %>% 
  ungroup()

基础可视化

df %>% 
  ggplot(aes(year, random, color = country))+
  geom_path()+
  facet_wrap(~country, ncol = 2)

❝
可以看到通过分面操作后数据的排列比较混乱，且分面宽度均为一致这样就浪费了很多的空间，那么解决此问题以往的经验是使用「ggh4x」包来控制每一个分面的宽度，其实在此我们也可以通过自定义每一个分面的布局顺序，其后通过「space = "free"」 来自动调整宽度。
❞

构建分面布局

arr <- df %>% mutate(country = country %>% as_factor %>% fct_infreq()) %>%
  arrange(country, year) %>% 
  mutate(row = country %>%lvls_revalue(new_levels = 1:3 %>% rep(2) %>% paste),
    col = country %>%lvls_revalue(new_levels = 1:2 %>% 
    rep(each = 3) %>% paste )) %>% ungroup()

自定义分面

arr %>% 
  ggplot(aes(year, random, color = country))+
  geom_line()+ 
  facet_grid(row~col, scales = "free_x", space = "free")+
  geom_text(data = . %>% distinct(country, row, col),
    aes(label = country), x = 2020, y = 1.05,
    hjust = 1, vjust = 0, size = 5,fontface = 2)+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 1.15), breaks = seq(0, 1, .25))+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1750, 2000, 50))+
  scale_color_npg()+
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "none",strip.text = element_blank(),
        axis.text = element_text(color="black",size=9,face="bold"))