快速探索数据

方法

直接调用plot()函数，运行命令时传入向量x和向量y。

plot(mtcars$wt, mtcars$mpg)

对于ggplot2系统，可以用qplot()函数得到相同的绘图结果：

library(ggplot2)
qplot(mtcars$wt, mtcars$mpg)

如果两个参数向量包含在一个数据框内，使用下面命令：

qplot(wt, mpg, data=mtcars)

# 这与下面等价
# ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point()

绘制折线图

方法

使用plot()函数绘制时需要传入坐标参量，以及使用参数type="l":

plot(pressure$temperature, pressure$pressure, type="l")

如果想要在此基础之上添加点或者折线，需要通过point()函数与lines()函数实现。

plot(pressure$temperature, pressure$pressure, type="l")
points(pressure$temperature, pressure$pressure)
 
lines(pressure$temperature, pressure$pressure/2, col="red")
points(pressure$temperature, pressure$pressure/2, col="red")

可以使用ggplot包达到类似的效果。

library(ggplot2)
qplot(pressure$temperature, pressure$pressure, geom=c("line", "point"))

# 或者
 
ggplot(pressure, aes(x=temperature, y=pressure)) + geom_line() + geom_point()

绘制条形图

方法

向barplot()传入两个参数，第一个设定条形的高度，第二个设定对应的标签（可选）。

barplot(BOD$demand, names.arg = BOD$Time)

有时候，条形图表示分组中各元素的频数，这跟直方图类似。不过x轴不再是上图看到的连续值，而是离散的。可以使用table()函数计算类别的频数。

barplot(table(mtcars$cyl))

可以使用ggplot2系统函数，注意需要将作为横坐标的变量转化为因子型以及参数设定。

library(ggplot2)
 
ggplot 大专栏  快速探索数据(BOD, aes(x=factor(Time), y=demand)) + geom_bar(stat="identity")

ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar()

绘制直方图

同样地，我们用两者方法来绘制

hist(mtcars$mpg)

# 通过breaks参数指定大致组距
hist(mtcars$mpg, breaks = 10)

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x=mpg)) + geom_histogram()

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

ggplot(mtcars, aes(x=mpg)) + geom_histogram(binwidth = 5)

绘制箱线图

使用plot()函数绘制箱线图时向其传递两个向量：x,y。当x为因子型变量时，它会默认绘制箱线图。

plot(ToothGrowth$supp, ToothGrowth$len)

当这两个参数变量包含在同一个数据框，可以使用公式语法。

# 公式语法
boxplot(len ~ supp, data=ToothGrowth)

# 在x轴引入两变量交互
boxplot(len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)

下面使用ggplot2绘制

library(ggplot2)
qplot(ToothGrowth$supp, ToothGrowth$len, geom="boxplot")

ggplot(ToothGrowth, aes(x=supp, y=len)) + geom_boxplot()

使用interaction()函数将分组变量组合在一起可以绘制基于多分组变量的箱线图。

ggplot(ToothGrowth, aes(x=interaction(supp, dose), y=len)) + geom_boxplot()