ggplot2中的position参数解析

R语言数据分析指南

发布于 2023-09-24 14:39:37

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❝本节来回答一个老爷的问题，介绍常见绘图案例中几个基本参数的设置问题，主要用在柱状图与箱线图中。下面小编通过两个案例来进行展示，图形仅供展示用过程仅参考，希望各位观众老爷能够喜欢。代码直接复制粘贴即可运行 ❞

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加载R包

library(tidyverse)
library(patchwork)

导入数据

df <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% 
  group_by(Species) %>% 
  slice_head(n=2) %>% 
  ungroup() %>% 
  slice(-4,-6)

案例展示

p1 <- ggplot(df) +
  geom_col(aes(x =Species,y=value,fill=name),
           position =  "dodge")+
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  theme(legend.position ="non")

p2 <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) +
  geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single"))+
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  theme(legend.position ="non")

p3 <- ggplot(df) +
  geom_col(aes(x =Species,y=value,fill=name),
           position = position_dodge2(preserve = "single"))+
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  theme(legend.position ="non")

p1+p2+p3

❝在上方代码中可以看到position_dodge(), position = "dodge"和position_dodge2()这三个参数，该系统参数都用于调整图层元素（如柱子或点）的位置，以避免重叠。但它们之间有一些细微的差别： ❞

1. `position = "dodge"`

这是position_dodge()的简写形式，它会自动计算需要的dodge宽度。不能设置preserve参数。

2. `position_dodge()`

相对于position="dodge"更为灵活，允许通过width参数来设置dodge的宽度。默认情况下，preserve="total"，意味着所有的柱子会被等宽地分开。

3. `position_dodge2()`

这是position_dodge()的一个扩展，提供了更多的控制，preserve= "single"：保持每个单独的柱子的宽度不变，而不是整个组。 preserve="total"：保持整个组的宽度不变（这与position_dodge()相同）。

position_dodge2(width = 0.9, preserve = "single")

示例：

假设你有一个数据集，其中有两个因素变量A和B，每个都有两个水平1和2。

使用position="dodge"或position_dodge()，你会得到四个等宽的柱子（两个A=1和两个A=2），它们按B的水平分开。
使用position_dodge2(preserve="single")，如果A=1和A=2的柱子高度不同，那么A=1的两个柱子会比A=2的两个柱子更接近，因为它们的宽度被保留了。

箱线图添加均值

set.seed(1234)                                         
data <- data.frame(values = rnorm(100),
                   group = LETTERS[1:4])

ggplot(data, aes(x = group, y = values)) +                
  stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.1)+  # 绘制箱线图的error bar
  geom_boxplot() +                         # 绘制箱线图
  stat_summary(fun = mean, geom = "point", col = "#00A08A") +  # 绘制均值点
  stat_summary(fun = mean, geom = "text", col = "#00A08A",    # 绘制均值标签
               vjust = 1.5, aes(label = paste("Mean", round(..y.., digits = 1))))+
  theme_bw()  # 使用黑白主题