facet_grid详解

在数据分析和可视化过程中，经常需要根据数据的不同特征对图像进行分组，以更好地展现数据间的关系。facet_grid能帮助我们在R语言中实现这一目标。本篇文章将从多个方面详细阐述facet_grid的使用方法。

一、基础用法

1、使用ggplot2的diamonds数据集，我们可以绘制出不同切面（cut）和不同颜色（color）的钻石的价格（price）分布直方图。

library(ggplot2)
ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color)

2、facet_grid的两个参数，分别代表不同行和不同列的变量名称。因此，对于以上示例中的语句facet_grid(cut ~ color)，它代表了首先将钻石切面按照行的方式分组，然后将钻石颜色按照列的方式分组，从而组合出了4×7个小格子。

3、注意到每个小格子中绘制的都是一个相同的图像，只是横坐标刻度上的最大值不同。这表明我们可以在不同组间使用不同的参数进行绘图，例如：

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color, scales = "free_y")

4、可以看到，当参数scales=”free_y”时，由于纵坐标刻度不再相同，不同的小格子中绘制出来的图像也不相同。

二、调整排版

1、在面板（panel）中间加入间距：

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color, space = "free")

2、可以看到，参数space=”free”即可给面板增加间距，使得图像更加美观。

3、调整显示标签：

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color, labeller = labeller(cut = label_both))

4、这里使用labeller函数来改变标签的显示方式，例如将行及列名称结合标签。实际上，labeller函数还可以自定义更加复杂的标签显示方式。

三、其他常用参数

1、p主题更改：

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color, labeller = labeller(cut = label_both)) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "lightblue"))

2、可以通过调整主题来改变颜色、字体、背景等参数

3、p主题增加条纹：

ggplot(diamonds, aes(x = price)) +
  geom_histogram() +
  facet_grid(cut ~ color, labeller = labeller(cut = label_both)) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "lightblue"),
        panel.grid.major.y = element_line(colour = "grey", linetype = "dashed"))

4、这里通过theme函数调整了面板中横向的网格，颜色为灰色，类型为虚线。

四、总结

1、facet_grid能够帮助我们在数据分析和可视化中更好地呈现不同变量组合的数据分布情况。

2、在使用facet_grid时，可以通过调整参数、主题以及标签显示方式等方法来更好地呈现数据。