R語言森林圖詳細解析

一、作用

R語言森林圖是一種數據可視化的方法，可以同時顯示多個分類變量與一個或多個連續變量之間的關係。通過該圖像，可以很容易地檢查不同分類變量之間的差異和相似之處，同時觀察它們與連續變量之間的關係。

舉個例子，如果我們要比較甲、乙、丙三個企業之間的銷售額，我們可以使用森林圖來表示每個企業在每個銷售額區間內的銷售數據。也可以方便地查看其中某一個區間銷售排名前三的企業，並且可以比較不同企業在不同區間內銷售的表現。

二、重疊部分挪開

當森林圖的分類變量之間存在重疊時，為了減少視覺混淆，我們可以使用一些技巧來將它們挪開。比如可以使用geom_jitter或者geom_dotplot函數，對不同分類變量之間的點進行橫向或縱向隨機分佈，這樣便可以清晰地看出每個點所在的分類變量。

# 使用geom_jitter函數
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函數
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、代碼

繪製R語言森林圖的代碼如下：

# 導入必要的包
library(ggplot2)

# 創建數據集
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))

# 設置x軸為對數刻度，顏色按照category分類
ggplot(data, aes(x=sales, color=category)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(「Sales by Category」) +
  labs(x=」Sales」, y=」Category」) +
  # 設置facet_wrap函數以company為列分組
  facet_wrap(~company, scales=」free_y」) +
  # 設置geom_density函數
  geom_density(size=1)

四、求平均數

有時候我們需要將森林圖中某些分類變量的均值標記出來，可以使用geom_vline函數將其繪製出來。下面是示例代碼。

# 創建數據集
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))

# 計算每個分類變量的平均數
mean_data % 
  group_by(category, company) %>% 
  summarize(mean_sales=mean(sales))

# 繪製森林圖並將均值標記出來
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函數將均值標記出來
  geom_vline(aes(xintercept=mean_sales, color=category),
             data=mean_data, linetype=」dashed」, size=1.5)

五、字體

我們可以使用theme函數調整森林圖中各個元素的字體大小和風格。

# 設置主題
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) +
  # 設置標籤字體
  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語言森林圖亞組

除了森林圖之外，我們還可以在其基礎上進行改進，在原有分類變量的基礎上添加分組變量，並使用facet_grid函數來展示。以下是示例代碼。

# 創建數據集
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))

# 繪製R語言森林圖亞組
ggplot(data, aes(x=sales, color=subgroup)) +
  scale_x_log10() +
  ggtitle(「Sales by Category and Subgroup」) +
  labs(x=」Sales」, y=」Category」) +
  # 將subgroup和category分別作為行和列進行分組
  facet_grid(subgroup~category + company, scales=」free_y」) +
  geom_density(size=1)

七、R語言森林圖美化

最後，我們可以使用一些美化技巧來使森林圖更加漂亮。

# 創建數據集
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))

# 設置主題
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顏色主題
  scale_color_viridis_d(option=」C」) +
  # 將背景顏色設置為灰色
  theme(plot.background=element_rect(fill=」gray90」),
        panel.background=element_rect(fill=」gray95」, color=」black」)) +
  facet_wrap(~company, scales=」free_y」) +
  # 設置軸標籤字體和顏色
  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」)) +
  # 調整圖例位置
  theme(legend.position=」bottom」) +
  # 繪製密度曲線
  geom_density(size=1)

八、R語言森林圖怎麼做

以上就是繪製R語言森林圖的詳細流程。總結起來，首先需要創建數據集，然後使用ggplot2包中的ggplot函數設置x軸和顏色變量、標題、軸標籤等，並使用facet_wrap或者facet_grid函數設置子圖分組。最後可以使用geom_density或其他函數繪製數據分佈的密度曲線，並使用theme函數設置主題。

九、R語言森林圖x軸調整

如果x軸上的數據跨度較大，可以將其轉換為對數刻度，可以使用scale_x_log10函數來實現，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)