5ggplot2 進行資料視覺化

本部分(第 578 章)要談的是資料探索。本章為 Wickham and Grolemund (2016) 第 1 章內容。

Data exploring.

Figure 5.1: Data exploring.

前置作業

此章的目的則是要學習以 ggplot2 進行簡單的資料視覺化。我們先要載入 tidyverse,其包含了 ggplot2。在 Console 輸入:

library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.1 ──
## ✓ ggplot2 3.3.5     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tibble  3.1.3     ✓ dplyr   1.0.7
## ✓ tidyr   1.1.3     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   2.0.1     ✓ forcats 0.5.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::between()        masks data.table::between()
## x dplyr::filter()         masks stats::filter()
## x dplyr::first()          masks data.table::first()
## x purrr::flatten()        masks jsonlite::flatten()
## x readr::guess_encoding() masks rvest::guess_encoding()
## x dplyr::lag()            masks stats::lag()
## x dplyr::last()           masks data.table::last()
## x purrr::transpose()      masks data.table::transpose()

5.1 創建一個 ggplot

引擎大的車子相較於引擎小的車子使用更多的汽油嗎?

我們可以使用 tidyversempg 這個 data frame 來嘗試回答這個問題。

mpg
## # A tibble: 234 × 11
##    manufacturer model      displ  year   cyl trans drv     cty   hwy fl    class
##    <chr>        <chr>      <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr>
##  1 audi         a4           1.8  1999     4 auto… f        18    29 p     comp…
##  2 audi         a4           1.8  1999     4 manu… f        21    29 p     comp…
##  3 audi         a4           2    2008     4 manu… f        20    31 p     comp…
##  4 audi         a4           2    2008     4 auto… f        21    30 p     comp…
##  5 audi         a4           2.8  1999     6 auto… f        16    26 p     comp…
##  6 audi         a4           2.8  1999     6 manu… f        18    26 p     comp…
##  7 audi         a4           3.1  2008     6 auto… f        18    27 p     comp…
##  8 audi         a4 quattro   1.8  1999     4 manu… 4        18    26 p     comp…
##  9 audi         a4 quattro   1.8  1999     4 auto… 4        16    25 p     comp…
## 10 audi         a4 quattro   2    2008     4 manu… 4        20    28 p     comp…
## # … with 224 more rows

其中,displ 為引擎的大小,單位是公升數;hwy 為汽車在高速公路上的燃油效率,以每加侖英里(miles per gallon, mpg)為單位,較低的話代表同樣的里程得要使用更多的油。

我們可以把 displ 放在 \(x\) 軸,而把 hwy 放在 \(y\) 軸,創建一個 ggplot

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))

ggplot() 可以創造一個座標系統,而我們可以在上面加上圖層。其中,第一個引數為此圖所要使用的 dataset,例如此處為 ggplot(dataset=mpg),但這時候不會得到任何東西,只有一張空白的圖。而我們可以再加上其他圖層,如使用 geom_point(),可以用來繪製散佈圖(scatterplot)。而 geom_point() 函數有引數 mapping,與 aes() 搭配使用,可以讓我們指定 \(x\) 軸與 \(y\) 軸分別要是什麼變數。

此外,從此圖看起來,引擎大小與燃油效率呈現負向關係,即引擎更大的車,使用更多油。

5.2 The Layered Grammar of Graphics

ggplot2 的語法大致如下,層層堆疊各種函數。在 geom 中,除了 mapping=aes(),我們還可以加上其他種類的 stat 與 “position adjustment”;若有需要,也可以加上不同的「座標系統」與 “facet function”。

ggplot(data = <DATA>) + 
  <GEOM_FUNCTION>(
    mapping = aes(<MAPPINGS>),
    stat = <STAT>,
    position = <POSITION>)+
    <COORDINATE_FUNCTION> +
    <FACET_FUNCTION>

以下將逐一簡介這些參數(以 <> 包圍的字串)的使用方式。

5.3 Aesthetic Mappings

我們可以新增第三個變數,例如 mpg 中的 class 到兩向度的散佈圖,讓上面的點映射到 aestheticAesthetic 是一種物件的視覺性質,包含了點的 color、size、shape 等。使用 aestheticaes() 中使用 aesthetic.name = variable.name 即可,而如果我們不想要旁邊的圖例,可以使用 show.legend = FALSE,如:

# ggplot(data = mpg) + 
#   geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class), show.legend = FALSE)
ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class))

此外,如果我們映射 color 到一個邏輯條件,則如:

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = displ < 5))

我們也可以使用 size = class。但要注意的是此時會出現 Warning,因為把一個無序的變數 class 映射到一個有序的 aesthetic size 並不是一個好方法:

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = class))
## Warning: Using size for a discrete variable is not advised.

我們也可以映射 classalphashape,分別代表透明度與形狀,但也都會出現 Warning

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, alpha = class))
## Warning: Using alpha for a discrete variable is not advised.

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, shape = class))
## Warning: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values because
## more than 6 becomes difficult to discriminate; you have 7. Consider
## specifying shapes manually if you must have them.
## Warning: Removed 62 rows containing missing values (geom_point).

我們也可以從 geom 手動選擇 aesthetic properties,例如我們可以在 geom() 中加上 color = "blue",讓所有點都變成藍色:

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy), color = "blue")

這樣的話,就只是改變顏色,顏色並未傳達更多資訊。不過,事實上 ggplot2 也可以手動設置 aesthetic,不過此處從略。

5.4 Facets

注意:類別變數才能繪製成 facets!

除了把變數映射到 aesthetics,我們也可以把類別變數繪製成 facets,即分別繪製資料不同的子集。要繪製 facets,我們可以使用 facet_wrap(),其第一個引數是一個 formula,即 ~ 變數名稱。此外,也可以 nrowncol 來指定要有幾個 rows 或 columns。如我們要根據 class 來繪製 facets,而排成兩個 rows 的形式,即:

ggplot(data = mpg) +
      geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
      facet_wrap(~ class, nrow = 2)

如果我們要把 facets 畫成兩個變數的組合,那就必須使用 facet_gird(),其語法如 facet_grid(row ~ col)。以下的例子,因為 drv 共有三種值:4fr,而 cyl 共有四種值:4568,所以:

ggplot(data = mpg) +
      geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
      facet_grid(drv ~ cyl)

如果 row 或 column 其中一者不想要有變數,可以使用 facet_grid()

5.5 幾何物件

Geom 是一種圖用來表示資料的幾何物件。例如,bar charts 使用 bar geoms,line charts 使用 line geoms,boxplots 使用 boxplot geoms 等。

要改變圖的 geom,即改變 ggplot() 所加的 geom function,例如我們把剛剛的 geom_point() 改成 geom_smooth 的話將會得到:

# 對於 geom_smooth() 中的 method 與 formula 用法可見其文檔
ggplot(data = mpg) +
      geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy), method = 'loess', formula = 'y ~ x')

我們也可以設置 aesthetic。雖然不能設置線的 shape,但可以設定線的 linetype。例如,我們可以根據變數 drv 來繪製三條不同的線:

ggplot(data = mpg) + 
  geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, linetype = drv),
              method = "loess", formula = "y ~ x")

或者也可以疊加兩種 geom:

ggplot(data = mpg) + 
  geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv, linetype = drv),
              method = "loess", formula = "y ~ x") + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv))

如果把引數放在 ggplot() 中,則會被視為 global mapping,將會套用到圖中的所有 geom;而放在 geom() 中則會被視為 local mapping,只會套用到該 geom。所以上述的程式碼也可以簡化為:

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) + 
  geom_smooth(aes(linetype = drv), method = "loess", formula = "y ~ x") + 
  geom_point()

5.6 統計轉換

diamondsggplot2 中的一個 dataset,約有 54000 顆鑽石的資料,包含 caratcutcolorclaritydepthtableprice 等變數。使用 geom_bar() 可以依據某個變數畫出長條圖(bar chart),例如我們想要知道各種 cuts 到底有分別有多少鑽石,可以:

ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut))

在此,\(x\) 軸為 cut,是 diamonds 中的變數;\(y\) 軸為 count,並非 diamonds 中的變數,而是自動計算在各個 cut 中鑽石的數量。某些圖會計算新的變數然,例如:

  1. 長條圖、直方圖(histogram)或 frequency polygons 都會計算個數。
  2. Smoothers 會適配模型然後畫出預測。
  3. Boxplots 會計算分佈。

用來計算新的值的演算法稱之為 stat,為 statistical transformation 的簡稱。例如以 ?geom_bar 查看 geom_bar() 的幫助頁面,會發現其使用 stat_count()。因為每個 geom 都有一個預設的 stat,反之亦然,所以我們可以把 geom 與 stat 交換使用。也因此,如果把上圖的 geom_bar() 換成 stat_count() 也會到相同的結果。

什麼時候需要明確地使用 stat 呢?

  1. 想要替換預設的 stat 的時候。

  2. 想要換原本的 mapping 時。

ggplot(data = diamonds) +
  geom_bar(
    mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1)
  )

  1. 想要使用其他的 statistical transformation 的時候。例如使用 stat_summary(),其會對每個 x 都 summarizes 其 y
ggplot(data = diamonds) +
  stat_summary(
    mapping = aes(x = cut, y = depth),
    fun.min = min,
    fun.max = max,
    fun = median
  )

5.7 Position Adjustment

想要為長條圖著色,除了使用 color,還可以使用 fill,兩者的效果也不同:

ggplot(data = diamonds) +
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, color = cut))

ggplot(data = diamonds) +
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = cut))

如果 fill 指定為另一個變數的話,就會自動變成「堆疊」的形式,如:

ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) + 
  geom_bar()

這種堆疊是透過位置調整(position adjustment)進行的。position 預設為 position="stack",而我們還能把 position 指定成其他三種選項:identitydodgefill

  1. position = "identity":用在 bar chart 上效果有點像 stack,但差別在調整透明度後可以看出來(即 alpha = 1/5);雖然還是不明顯,但差別在 identity 的各個物件是會相互堆疊的。例如在下圖中,調整透明度明明應該所有物件的透明度都相同,但越靠下的部分透明度顯然越低,這就是因為越靠下的部分有越多個物件重疊在一起,使得圖形顯得較不透明。
ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(alpha = 1/5, position = "identity")

  1. position = "fill":依據指定的變數(此數為 clarity)堆疊,差別在高度相同,所以便於我們比較組間的比例差別。
ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "fill")

  1. position = "dodge":以此例而言,即是對於每個不同的 cut,都分別把其各個 clarity 展現在逐一呈現,而非用堆疊的方式。
ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "dodge")

此外,當然還有其他 position 的引數可用,例如 position = "jitter",其在 bar chart 中沒什麼用,但在散佈圖中有大用。回憶節 5.1 的散佈圖:

ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))

事實上,mpg 明明有 234 個觀察值,如:

str(mpg)
# tibble [234 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
# ...

但上面的散佈圖卻只有顯示 126 個點,為什麼?因為 overplotting!有些點的座標相同,所以相互覆蓋了。設置 position = "jitter" 可以解決這個問題,這會在每個點加入一點點 random noise,排除 overplotting 的問題。

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  geom_point(position = "jitter")

5.8 座標系統

除了前面使用的笛卡兒座標系統,還有其他有用的座標系統:

  1. coord_flip():繪製旋轉 90 度的直角坐標,如:
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot()

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot() + coord_flip()

  1. coord_quickmap():繪製有正確方位比例的地圖4,如:
nz <- map_data("nz")

ggplot(nz, aes(long, lat, group = group)) + 
  geom_polygon(fill = "white", color = "black")

ggplot(nz, aes(long, lat, group = group)) + 
  geom_polygon(fill = "white", color = "black") + coord_quickmap()

  1. coord_polar():繪製極座標圖(polar coordinates),結合 bar char 與 Coxcomb chart,如:
bar <- ggplot(data = diamonds) +
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = cut), show.legend = FALSE, width = 1) +
  theme(aspect.ratio = 1) + labs(x = NULL, y = NULL)

bar + coord_polar()

  1. coord_fixed:因為人對與 45 度線的差異感受最明顯,而 coord_fixed() 可以讓 geom_abline()(用以產生 reference lines 的 geom)產生的線為 45 度,如:
p <- ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = cty, y = hwy)) +
  geom_point() + geom_abline()

p + coord_fixed()  # 如果不加 coord_fixed(),比例將會跑掉。

5.9 標籤

labs() 能使我們為圖加上標題、註解或更改 x 軸、y 軸的名稱,如:

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + 
  geom_boxplot() + 
  coord_flip() +
  labs(y = "Highway MPG",
       x = "Class",
       title = "Highway MPG by car class",
       subtitle = "1999-2008",
       caption = "Source: http://fueleconomy.gov")

參考文獻

Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2016. R for Data Science. First Edition. O’Reilly Media, Inc.

  1. 另有 coord_map(),功能與 coord_quickmap() 類似。coord_map() 預設使用麥卡托投影法(Mercator projection)。而兩者的差別在 coord_quickmapcoord_map() 的近似,忽略了地球在不同經緯度比例的曲度差異,因此運行速率較快,但也稍微不準確。↩︎