ggplot2_aes.Rmd

# 数据可视化 {#ggplot2-aes}

上节课介绍了R语言的基本数据结构，可能大家有种看美剧的感觉，有些懵。这很正常，我在开始学习R的时候，感觉和大家一样，所以不要惊慌，我们后面会慢慢填补这些知识点。

这节课，我们介绍R语言最强大的可视化，看看都有哪些炫酷的操作。



```{r ggplot2-aes-1, message = FALSE, warning = FALSE}
library(tidyverse) # install.packages("tidyverse")
library(patchwork) # install.packages("patchwork")
```


## 为什么要可视化
我们先从一个故事开始，1854年伦敦爆发严重霍乱，当时流行的观点是霍乱是通过空气传播的，而John Snow医生（不是《权力的游戏》里的 Jon Snow）研究发现，霍乱是通过饮用水传播的。研究过程中，John Snow医生统计每户病亡人数，每死亡一人标注一条横线，分析发现，大多数病例的住所都围绕在Broad Street水泵附近，结合其他证据得出饮用水传播的结论，于是移掉了Broad Street水泵的把手，霍乱最终得到控制。



```{r ggplot2-aes-2, out.width = '50%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics(c("images/Cholera1.png", "images/Cholera2.png"))
```


另一个有趣的例子就是辛普森悖论（Simpson's Paradox）。比如我们想研究下，学习时间和考试成绩的关联。结果发现两者呈负相关性，即补课时间越长，考试成绩反而越差（下图横坐标是学习时间，纵坐标是考试成绩），很明显这个结果有违生活常识。

```{r ggplot2-aes-3, echo=FALSE}
## simulate data
N <- 100
Sigma <- matrix(c(1, 0.75, 0.75, 1), 2, 2) * 1.5
means <- list(c(11, 3), c(9, 5), c(7, 7), c(5, 9), c(3, 11))

data <- means %>%
  purrr::map(~ MASS::mvrnorm(N, .x, Sigma)) %>%
  map(as.data.frame)
dat <- reduce(data, bind_rows) %>%
  mutate(Z = as.character(rep(seq_along(means), each = N))) %>%
  set_names(c("X", "Y", "Z"))


## First plot
dat %>%
  ggplot(aes(X, Y)) +
  geom_point(alpha = .5) +
  ggtitle(paste("correlation = ", round(cor(dat$X, dat$Y), 2)))

## second plot
means <- means %>%
  map(~ set_names(., c("x", "y"))) %>%
  reduce(bind_rows) %>%
  mutate(z = as.character(seq_along(means)))


# means %>% map(~set_names(., c("x", "y"))) %>%
#   enframe()  %>%
#   mutate(a = map(value, ~as.data.frame(.)))



corrs <- dat %>%
  group_by(Z) %>%
  summarize(cor = cor(X, Y)) %>%
  .$cor

p <- dat %>%
  ggplot(aes(X, Y, color = Z)) +
  geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.5) +
  ggtitle(paste("correlations =", paste(signif(corrs, 2), collapse = " ")))



## third plot
p + annotate("text",
  x = means$x, y = means$y,
  label = paste("Z=", means$z), cex = 5
)
```

事实上，当我们把学生按照不同年级分成五组，再来观察学习时间和考试成绩之间的关联，发现相关性完全逆转了! 我们可以看到学习时间和考试成绩强烈正相关。


辛普森悖论在日常生活中层出不穷。 那么如何避免辛普森悖论呢？我们能做的，就是仔细地研究分析各种影响因素，不要笼统概括地、浅尝辄止地看问题。其中，可视化分析为我们提供了一个好的方法。


## 宏包ggplot2 

ggplot2是RStudio首席科学家Hadley Wickham在2005年读博士期间的作品。很多人学习R语言，就是因为ggplot2宏包。目前，
ggplot2已经发展成为最受欢迎的R宏包，没有之一。


我们可以看看它2019年cran的下载量
```{r ggplot2-aes-4}
library(cranlogs)

d <- cran_downloads(package = "ggplot2", from = "2019-01-01", to = "2019-12-31")

sum(d$count)
```


## ggplot2 的图形语法

ggplot2有一套优雅的绘图语法，包名中“gg”是grammar of graphics的简称。

<!-- ```{r out.width = '100%', echo = FALSE} -->
<!-- knitr::include_graphics("images/visualization-grammar-3.png") -->
<!-- ``` -->

```{r ggplot2-aes-5, out.width = '100%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/mapping.png")
```

`ggplot()`函数包括9个部件：

- **数据 (data)**      （ 数据框）
- **映射 (mapping)**
- **几何对象 (geom)**
- 统计变换 (stats)
- 标度 (scale)
- 坐标系 (coord)
- 分面 (facet)
- 主题 (theme)
- 存储和输出 (output)

其中前三个是必需的。


Hadley Wickham将这套语法诠释为:

一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object，缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute，缩写aes)的一个映射。

```{r ggplot2-aes-6, out.width = '85%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/grammar-of-graphics.png")
```


此外，图形中还可能包含数据的统计变换(statistical  transformation，缩写stats)，最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate
system，缩写coord)中，而分面(facet)则可以用来生成数据不同子集的图形。


### 语法模板

```{r ggplot2-aes-7, out.width = '85%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/ggplot_template.png")
```





先看一个简单的案例（1880-2014年温度变化和二氧化碳排放量）

```{r ggplot2-aes-8, warning = FALSE, message = FALSE}
library(tidyverse)
d <- read_csv("./demo_data/temp_carbon.csv")
d
```


```{r ggplot2-aes-9}
library(ggplot2)
ggplot(data = d, mapping = aes(x = year, y = carbon_emissions)) +
  geom_line() +
  xlab("Year") +
  ylab("Carbon emissions (metric tons)") +
  ggtitle("Annual global carbon emissions, 1880-2014")
```

是不是很简单?



## 映射 

我们用ggplot2宏包内置数据集[mpg](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/mpg.html)来演示.

- 1999年和2008年期间，市面上38种流行车型，燃油经济性数据

- mpg包含234行和11个变量的数据框



```{r ggplot2-aes-10}
str(mpg)
```

|序号|变量|含义|
|:---|:---|:---|
|1 | manufacturer | 生产厂家|
|2 | model | 类型|
|3 | displ | 发动机排量，升|
|4 | year | 生产年份|
|5 | cyl | 气缸数量|
|6 | trans | 传输类型|
|7 | drv | 驱动类型(f =前轮驱动，r =后轮驱动，4 = 4wd)|
|8 | cty | 每加仑城市里程|
|9 | hwy | 每加仑高速公路英里|
|10 | fl | 汽油种类|
|11 | class | 类型|


### 排量越大，越耗油吗？

这里提出一个问题，是不是汽车的排量越大越耗油吗？

回答这个问题，我们用到mpg数据集其中的三个变量


|序号|变量|含义|
|:---|:---|:---|
|3 | displ | 发动机排量, **排量**|
|9 | hwy | 每加仑英里数，**油耗**|
|11 | class | 汽车类型|



```{r ggplot2-aes-11}
mpg[c("displ", "hwy", "class")]
```

```{r ggplot2-aes-12, eval=FALSE}
mpg %>%
  select(displ, hwy, class) %>%
  head(4)
```



为考察发动机排量(displ)与每加仑英里数(hwy)之间的关联，先绘制这两个变量的散点图，

```{r ggplot2-aes-13, out.width = '85%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/a-3.png")
```


- `ggplot()`表示调用该函数画图，`data = mpg` 表示使用mpg这个**数据框**来画图。

- `aes()`表示数据和视觉属性之间的映射，
  
`aes(x = displ, y = hwy)`，意思是变量displ作为（映射为）x轴方向的**位置**，变量hwy作为（映射为）y轴方向的**位置**。

- `aes()`除了位置上映射，还可以实现色彩、形状或透明度等视觉属性的映射。

- `geom_point()`表示绘制散点图。

- `+`表示添加图层。


运行脚本后生成图片：

```{r ggplot2-aes-14, echo=FALSE}
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point()
```





刚才看到的是位置上的映射，ggplot还包含了颜色、形状以及透明度等图形属性的映射，

比如我们在`aes()`里增加一个颜色映射`color = class`, 这样做就是希望，**不同的汽车类型**, 用**不同的颜色**来表现。这里，汽车类型有七组，那么就用七种不同的颜色来表示


```{r ggplot2-aes-15}
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point()
```

此图绘制不同类型的车，displ和hwy的散点图， 并用颜色来实现了分组。




大家试试下面代码呢，
```{r ggplot2-aes-16, eval = FALSE}
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, size = class)) +
  geom_point()
```


```{r ggplot2-aes-17, eval = FALSE}
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, shape = class)) +
  geom_point()
```


```{r ggplot2-aes-18, eval = FALSE}
ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy, alpha = class)) +
  geom_point()
```



为什么图中是这样的颜色呢？那是因为ggplot内部有一套默认的设置

```{r ggplot2-aes-19, out.width = '85%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/a-14.png")
```


不喜欢默认的颜色，可以自己定义喔。请往下看


## 映射 vs.设置

想把图中的点指定为某一种颜色，可以使用设置语句，比如

```{r ggplot2-aes-20}
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(color = "blue")
```




大家也可以试试下面
```{r ggplot2-aes-21, eval = FALSE}
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(size = 5)
```


```{r ggplot2-aes-22, eval = FALSE}
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(shape = 2)
```


```{r ggplot2-aes-23, eval = FALSE}
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(alpha = 0.5)
```



### 提问
```{r ggplot2-aes-24, out.width = '95%', echo = FALSE}
knitr::include_graphics("images/a-21.png")
```

思考下`aes(color = "blue")`为什么会红色的点？


```{r ggplot2-aes-25}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = "ffee")) +
  geom_point()
```




```{r ggplot2-aes-26}
mpg[c("displ", "hwy", "class")]
```

```{r ggplot2-aes-27}
mpg$col <- "blue"
mpg[c("displ", "hwy", "class", "col")]
```




```{r ggplot2-aes-28}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = col)) +
  geom_point()
```




## 几何对象

`geom_point()` 可以画散点图，也可以使用`geom_smooth()`绘制平滑曲线，
```{r ggplot2-aes-29}
p1 <- ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point()
p1
```


```{r ggplot2-aes-30}
p2 <- ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_smooth()

p2
```


## 图层叠加

```{r ggplot2-aes-31}
p3 <- ggplot(data = mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()
p3
```


```{r ggplot2-aes-32}
library(patchwork)
(p1 / p2) | p3
```




## Global vs. Local

```{r ggplot2-aes-33}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point(aes(x = displ, y = hwy, color = class))
```


```{r ggplot2-aes-34}
ggplot(mpg) +
  geom_point(aes(x = displ, y = hwy, color = class))
```

大家可以看到，以上两段代码出来的图是一样。但背后的含义却不同。




事实上，如果映射关系`aes()` 写在`ggplot()`里, 

```{r ggplot2-aes-35, eval=FALSE}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point()
```

那么映射关系`x = displ, y = hwy, color = class` 为全局变量。因此，当`geom_point()`画图时，发现缺少所绘图所需要的映射关系，就会从`ggplot()`中继承全局变量的映射关系。



如果映射关系`aes()` 写在几何对象`geom_point()`里, 那么映射关系就为局部变量, 比如。

```{r ggplot2-aes-36, eval=FALSE}
ggplot(mpg) +
  geom_point(aes(x = displ, y = hwy, color = class))
```

此时`geom_point()`绘图所需要的映射关系`aes(x = displ, y = hwy, color = class)` 已经存在，就不会继承全局变量的映射关系。


再看下面这个例子，
```{r ggplot2-aes-37, eval=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point(aes(color = class)) +
  geom_smooth()
```


这里的 `geom_point()` 和 `geom_smooth()` 都会从全局变量中继承映射关系。


再看下面这个例子，

```{r ggplot2-aes-38}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point(aes(color = factor(cyl)))
```

局部变量中的映射关系
`aes(color = )`已经存在，因此不会从全局变量中继承，沿用当前的映射关系。



大家细细体会下，下面两段代码的区别
```{r ggplot2-aes-39}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_smooth(method = lm) +
  geom_point()
```


```{r ggplot2-aes-40}
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_smooth(method = lm) +
  geom_point(aes(color = class))
```




## 保存图片

可以使用`ggsave()`函数，将图片保存为所需要的格式，如".pdf", ".png"等

```{r ggplot2-aes-41, eval = FALSE}
p <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_smooth(method = lm) +
  geom_point(aes(color = class)) +
  ggtitle("This is my first plot")


ggsave(
  filename = "myfirst_plot.pdf",
  plot = p,
  width = 8,
  height = 6,
  dpi = 300
)
```



## 延伸阅读 

在第 \@ref(ggplot2-geom) 章到第 \@ref(ggplot2-customize) 章会再讲ggplot2




```{r ggplot2-aes-42, echo = F}
# remove the objects
# rm(list=ls())
rm(corrs, d, dat, data, means, mpg, N, p, p1, p2, p3, Sigma)
```


```{r ggplot2-aes-43, echo = F, message = F, warning = F, results = "hide"}
pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE)
```