使用facet_wrap函数将3个图绘制成同一个图形
有人能给我解释一下如何使用使用facet_wrap函数将3个图绘制成同一个图形,r,ggplot2,R,Ggplot2,有人能给我解释一下如何使用ggplot中的facet\u wrap层在同一个图形中绘制3个图,这样每个图都应该排成一行,并且每个图的比例可以自由变化。 以下是我制作的3张图表,因为我想看看这三个协变量之间的关系:收入中值,pct\u移民,收入不平等,以及Marine Le Pen的得票率。 准确地说,这三个协变量不是变量,这就是为什么我必须首先过滤数据帧选举\u 2017\u long\u metrop\u协变量\u lepen\u long,以便我只能保留变量协变量中的每个观察值 如果您有任何
ggplot
中的facet\u wrap
层在同一个图形中绘制3个图,这样每个图都应该排成一行,并且每个图的比例可以自由变化。
以下是我制作的3张图表,因为我想看看这三个协变量之间的关系:收入中值
,pct\u移民
,收入不平等
,以及Marine Le Pen的得票率。
准确地说,这三个协变量不是变量,这就是为什么我必须首先过滤数据帧选举\u 2017\u long\u metrop\u协变量\u lepen\u long
,以便我只能保留变量协变量中的每个观察值
如果您有任何改进图形可视化的建议
graph1 = filter(elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long, covariates == "pct_immigrant")
ggplot(graph1,aes(x = value,y = pct_votes)) + geom_point(size = 3, alpha = 0.5,colour = "#d90502") + expand_limits(x = 0, y = 0:100) +labs(x = "share of immigrants",y = "percentage of votes for Marine Le Pen")
您没有给出一个完整的可复制示例,但我认为这应该适合您
要创建facet,您应该将filter变量传递到facet\u wrap()
函数中
elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long %>%
filter(covariates %in% c('pct_immigrant', 'median_income', 'income_inequality')) %>%
ggplot(aes(x = value,y = pct_votes)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
facet_wrap(~covariates)
考虑颜色的完整解决方案可以是:
library(ggplot2)
#Plot
ggplot(subset(elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long
covariates %in% c('pct_immigrant', 'median_income', 'income_inequality')),
aes(x = value,y = pct_votes,color=covariates))+
geom_point(size = 3, alpha = 0.5)+
expand_limits(x = 0, y = 0:100) +
labs(x = "share of immigrants",y = "percentage of votes for Marine Le Pen")+
facet_wrap(.~covariates,scales = 'free',ncol = 1)+
scale_color_manual(values=rep("#d90502",3))
或:
由于缺乏数据,没有产出
elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long %>%
filter(covariates %in% c('pct_immigrant', 'median_income', 'income_inequality')) %>%
ggplot(aes(x = value,y = pct_votes)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
facet_wrap(~covariates)
library(ggplot2)
#Plot
ggplot(subset(elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long
covariates %in% c('pct_immigrant', 'median_income', 'income_inequality')),
aes(x = value,y = pct_votes,color=covariates))+
geom_point(size = 3, alpha = 0.5)+
expand_limits(x = 0, y = 0:100) +
labs(x = "share of immigrants",y = "percentage of votes for Marine Le Pen")+
facet_wrap(.~covariates,scales = 'free',ncol = 1)+
scale_color_manual(values=rep("#d90502",3))
library(dplyr)
library(ggplot2)
#Code 2
elections_2017_long_metrop_covariates_lepen_long %>%
filter(covariates %in% c('pct_immigrant', 'median_income', 'income_inequality')) %>%
ggplot(aes(x = value,y = pct_votes,color=covariates))+
geom_point(size = 3, alpha = 0.5)+
expand_limits(x = 0, y = 0:100) +
labs(x = "share of immigrants",y = "percentage of votes for Marine Le Pen")+
facet_wrap(.~covariates,scales = 'free',ncol = 1)+
scale_color_manual(values=rep("#d90502",3))