本文用于记录ggplot2作图相关的代码，会不定期更新。
示例数据格式为
library(tidyverse)
data <- read.csv('test.csv') %>%
as_tibble()
data %>%
head() %>%
knitr::kable()| ID | Gender | Age | Education |
|---|---|---|---|
| 1 | M | 6 | M |
| 2 | F | 8 | M |
| 3 | F | 12 | M |
| 4 | F | 19 | H |
| 5 | F | 4 | L |
| 6 | F | 2 | M |
直方图#
..density..: 指明y轴为频率值，为ggplot2内置的变量。
geom_vline: 添加竖直线，线与x轴的交点由xintercept指定。
data %>%
ggplot(aes(x=Age, y=after_stat(density))) +
geom_histogram(stat = 'bin') +
geom_vline(xintercept=mean(data$Age), linetype='dashed', color='blue') +
ylab('Density')
条形图#
ggplot2的条形图，每个柱子的高度直接跟输入数据中的某一列对应，其中一个值会产生一个柱子。这跟seaborn包中catplot的逻辑不太一样：它接受一组数对应一个柱子，因此可以自动生成误差线，而不用单独添加。但也可以自定义函数，将数据转换和作图封装起来，达到类似seaborn中catplot的效果
geom_errorbar: 为每个柱子添加标准差线，也可以给折线图的每个点添加。
data %>%
group_by(Gender) %>%
mutate(
value=mean(Age),
sd=sd(Age)
) %>%
ggplot(aes(x=Gender, y=value, fill=Gender)) +
geom_col(position = "dodge", width = 0.3) +
geom_errorbar(aes(ymin = value-sd, ymax = value+sd),
position = position_dodge(0.9), width = .05) +
ylab('Age')