R语言森林图详细解析

一、作用

R语言森林图是一种数据可视化的方法，可以同时显示多个分类变量与一个或多个连续变量之间的关系。通过该图像，可以很容易地检查不同分类变量之间的差异和相似之处，同时观察它们与连续变量之间的关系。

举个例子，如果我们要比较甲、乙、丙三个企业之间的销售额，我们可以使用森林图来表示每个企业在每个销售额区间内的销售数据。也可以方便地查看其中某一个区间销售排名前三的企业，并且可以比较不同企业在不同区间内销售的表现。

二、重叠部分挪开

当森林图的分类变量之间存在重叠时，为了减少视觉混淆，我们可以使用一些技巧来将它们挪开。比如可以使用geom_jitter或者geom_dotplot函数，对不同分类变量之间的点进行横向或纵向随机分布，这样便可以清晰地看出每个点所在的分类变量。

# 使用geom_jitter函数
ggplot(data, aes(x=sales, y=company, color=category)) + 
  geom_jitter() + 
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Company”)

# 使用geom_dotplot函数
ggplot(data, aes(x=sales, y=company, color=category)) +
  theme_bw() +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Company”) +
  geom_dotplot(binaxis=”y”, stackdir=”center”, dotsize=1.2)

三、代码

绘制R语言森林图的代码如下：

# 导入必要的包
library(ggplot2)

# 创建数据集
data <- data.frame(sales=rlnorm(1000, meanlog=4, sdlog=1),
                   category=sample(c(“A”, “B”, “C”), 1000, replace=TRUE),
                   company=sample(c(“Company1”, “Company2”, “Company3”), 1000, replace=TRUE))

# 设置x轴为对数刻度，颜色按照category分类
ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Category”) +
  # 设置facet_wrap函数以company为列分组
  facet_wrap(~company, scales=”free_y”) +
  # 设置geom_density函数
  geom_density(size=1)

四、求平均数

有时候我们需要将森林图中某些分类变量的均值标记出来，可以使用geom_vline函数将其绘制出来。下面是示例代码。

# 创建数据集
data <- data.frame(sales=rlnorm(1000, meanlog=4, sdlog=1),
                   category=sample(c(“A”, “B”, “C”), 1000, replace=TRUE),
                   company=sample(c(“Company1”, “Company2”, “Company3”), 1000, replace=TRUE))

# 计算每个分类变量的平均数
mean_data % 
  group_by(category, company) %>% 
  summarize(mean_sales=mean(sales))

# 绘制森林图并将均值标记出来
ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Category”) +
  facet_wrap(~company, scales=”free_y”) +
  geom_density(size=1) +
  # 使用geom_vline函数将均值标记出来
  geom_vline(aes(xintercept=mean_sales, color=category),
             data=mean_data, linetype=”dashed”, size=1.5)

五、字体

我们可以使用theme函数调整森林图中各个元素的字体大小和风格。

# 设置主题
theme_set(theme_bw(base_size=20))
ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Category”) +
  facet_wrap(~company, scales=”free_y”) +
  geom_density(size=1) +
  # 设置标签字体
  theme(axis.text=element_text(size=16, color=”black”),
        axis.title=element_text(size=18, color=”black”),
        plot.title=element_text(size=22, color=”black”, face=”bold.italic”))

六、R语言森林图亚组

除了森林图之外，我们还可以在其基础上进行改进，在原有分类变量的基础上添加分组变量，并使用facet_grid函数来展示。以下是示例代码。

# 创建数据集
data <- data.frame(sales=rlnorm(1000, meanlog=4, sdlog=1),
                   category=sample(c(“A”, “B”, “C”), 1000, replace=TRUE),
                   subgroup=sample(c(“Subgroup1”, “Subgroup2”), 1000, replace=TRUE),
                   company=sample(c(“Company1”, “Company2”, “Company3”), 1000, replace=TRUE))

# 绘制R语言森林图亚组
ggplot(data, aes(x=sales, color=subgroup)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category and Subgroup”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Category”) +
  # 将subgroup和category分别作为行和列进行分组
  facet_grid(subgroup~category + company, scales=”free_y”) +
  geom_density(size=1)

七、R语言森林图美化

最后，我们可以使用一些美化技巧来使森林图更加漂亮。

# 创建数据集
data <- data.frame(sales=rlnorm(1000, meanlog=4, sdlog=1),
                   category=sample(c(“A”, “B”, “C”), 1000, replace=TRUE),
                   company=sample(c(“Company1”, “Company2”, “Company3”), 1000, replace=TRUE))

# 设置主题
theme_set(theme_bw(base_size=20))
ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales”, y=”Category”) +
  # 使用viridis颜色主题
  scale_color_viridis_d(option=”C”) +
  # 将背景颜色设置为灰色
  theme(plot.background=element_rect(fill=”gray90”),
        panel.background=element_rect(fill=”gray95”, color=”black”)) +
  facet_wrap(~company, scales=”free_y”) +
  # 设置轴标签字体和颜色
  theme(axis.text=element_text(size=16, color=”black”),
        axis.title=element_text(size=18, color=”black”),
        plot.title=element_text(size=22, color=”black”, face=”bold.italic”)) +
  # 调整图例位置
  theme(legend.position=”bottom”) +
  # 绘制密度曲线
  geom_density(size=1)

八、R语言森林图怎么做

以上就是绘制R语言森林图的详细流程。总结起来，首先需要创建数据集，然后使用ggplot2包中的ggplot函数设置x轴和颜色变量、标题、轴标签等，并使用facet_wrap或者facet_grid函数设置子图分组。最后可以使用geom_density或其他函数绘制数据分布的密度曲线，并使用theme函数设置主题。

九、R语言森林图x轴调整

如果x轴上的数据跨度较大，可以将其转换为对数刻度，可以使用scale_x_log10函数来实现，如下所示。

ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(“Sales by Category”) +
  labs(x=”Sales (Logarithmic Scale)”, y=”Category”) +
  facet_wrap(~company, scales=”free_y”) +
  geom_density(size=1)