facet_grid詳解

在數據分析和可視化過程中，經常需要根據數據的不同特徵對圖像進行分組，以更好地展現數據間的關係。facet_grid能幫助我們在R語言中實現這一目標。本篇文章將從多個方面詳細闡述facet_grid的使用方法。

一、基礎用法

1、使用ggplot2的diamonds數據集，我們可以繪製出不同切面（cut）和不同顏色（color）的鑽石的價格（price）分布直方圖。

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

2、facet_grid的兩個參數，分別代表不同行和不同列的變數名稱。因此，對於以上示例中的語句facet_grid(cut ~ color)，它代表了首先將鑽石切面按照行的方式分組，然後將鑽石顏色按照列的方式分組，從而組合出了4×7個小格子。

3、注意到每個小格子中繪製的都是一個相同的圖像，只是橫坐標刻度上的最大值不同。這表明我們可以在不同組間使用不同的參數進行繪圖，例如：

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

4、可以看到，當參數scales=”free_y”時，由於縱坐標刻度不再相同，不同的小格子中繪製出來的圖像也不相同。

二、調整排版

1、在面板（panel）中間加入間距：

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

2、可以看到，參數space=”free”即可給面板增加間距，使得圖像更加美觀。

3、調整顯示標籤：

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

4、這裡使用labeller函數來改變標籤的顯示方式，例如將行及列名稱結合標籤。實際上，labeller函數還可以自定義更加複雜的標籤顯示方式。

三、其他常用參數

1、p主題更改：

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

2、可以通過調整主題來改變顏色、字體、背景等參數

3、p主題增加條紋：

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、這裡通過theme函數調整了面板中橫向的網格，顏色為灰色，類型為虛線。

四、總結

1、facet_grid能夠幫助我們在數據分析和可視化中更好地呈現不同變數組合的數據分布情況。

2、在使用facet_grid時，可以通過調整參數、主題以及標籤顯示方式等方法來更好地呈現數據。