Визуализируй это: визуализация данных в R

Материалы воркшопа в репозитории https://github.com/baltti/workshop-DH21 и в канале https://t.me/geomess.

Проект в RStudio cloud: https://rstudio.cloud/project/2100280

knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
if(!require(tidyverse)) {install.packages("tidyverse")
  require(tidyverse)}

Большая часть воркшопа построена на базе нескольких туториалов:

1. A ggplot2 Tutorial for Beautiful Plotting in R

2. Drawing Anything with ggplot2

3. Creating and using custom ggplot2 themes

4. Materials for the virtual ggplot2 tutorial for useR2020

Также в качестве ресурса воспользовалась галереей графиков The R Graph Gallery и, конечно, материалами с сайта пакета ggplot2

Основные понятия и философия пакета

Пакет ggplot2 построен на основе “грамматики графики” (grammar of graphics), принципы которой были сформулированы в книге Леланда Уилкинсона “The grammar of graphics”.

Фактически в пакете ggplot2 все элементы графики рассматриваются как самостоятельные слои, которые можно накладывать друг на друга и адаптировать независимо друг от друга (в определенных пределах).

…

• Data - данные, которые нужно отобразить.

• Geometries geom_ - фигуры, которые будут отображать данные.

• Aesthetics aes() -эстетика или параметры геометрических объектов (расположение, цвет, размер, форма, прозрачность)

• Scales scale_ - мостик между данными и эстетическими параметрами (например, цветовая шкала)

• Statistical transformations stat_ - статистические сводки данных (квантили, сумма и прочее)

• Coordinate system coord_ - система координат для отображения на графике

• Facets facet_ - расположение графиков в виде сетки

• Visual themes theme() - общее оформление графика (фон, сетка, оси, шрифты и прочее)

Одно из условий успешной работы грамматики графики - “чистые” (tidy) данные.

…

by Allison Horst

Кроме основного пакета существует еще очень большое количество его расширений, которые наследуют общие принципы, но добавляют новые геометрии, темы, дополнительные возможности для графиков и прочее. Перечень этих расширений можно посмотреть здесь.

…

by Allison Horst

В качестве основного датасета для работы используются данные о пингвинах со станции Палмер. Эти данные собраны в пакет palmerpenguins. В датасете сожержатся данные о трех видах пингвинов и их параметрах:

• длина клюва

• глубина клюва

• длина ласта

• масса тела

• пол

if(!require(palmerpenguins)) {install.packages("palmerpenguins")
  require(palmerpenguins)}

knitr::kable(head(penguins))

species	island	bill_length_mm	bill_depth_mm	flipper_length_mm	body_mass_g	sex	year
Adelie	Torgersen	39.1	18.7	181	3750	male	2007
Adelie	Torgersen	39.5	17.4	186	3800	female	2007
Adelie	Torgersen	40.3	18.0	195	3250	female	2007
Adelie	Torgersen	NA	NA	NA	NA	NA	2007
Adelie	Torgersen	36.7	19.3	193	3450	female	2007
Adelie	Torgersen	39.3	20.6	190	3650	male	2007

Попробуем создать простой график, указав датасет для построений и переменные, которые мы хотим отобразить.

ggplot(penguins, aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm))

Получена просто пустая панель графика с обозначением осей, но нет собственно графика. Так произошло потому, что не был указан тип геометрии geom_, который нужно построить.

---

Виды графиков

Диаграмма рассеяния (scatter plot)

Чуть выше уже были прописаны основные параметры графика, не хватало только главного: типа геометрии, который нужно показать на графике. Для диаграммы рассеяния это geom_point

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm))

Для каждого типа геометрии geom_ есть несколько настроек эстетики aes, часть из которых обязательна, то есть без их указания график строится не будет.

Для точек geom_point обязательными являются x и y. Если их не указать, то функция выдаст ошибку Error: geom_point requires the following missing aesthetics: x and y

Тип символа

Попробуем модифицировать график. Изменим размер и форму точек.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm), size=3, shape="diamond")

Тип символа может быть указан двумя способами: целым числом от нуля до 25 или названием символа.

Нумерация типов точек:

…

Названия типов точек:

…

Тип символа можно также задать на основе переменной, например, в нашем случае в зависимости от вида пингвина

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,shape=species), size=3)

Также можно настроить какой вид каким символом будет показан на графике.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,shape=species), size=3)+
  scale_shape(solid = FALSE)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,shape=species), size=3)+
  scale_shape_manual(values = c("plus","cross","asterisk"))

Цвета и цветовые шкалы

Цвет точек на графике можно задать различными способами: просто указать цвет или указать цвет на основе какой-то характеристики.

#задание цвета описательно
ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm), color="red")

#задание цвета через 16-тиричное кодирование
ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm), color="#ec3713")

Можно отдельно задать цвета заливки и контура.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm), 
             shape = 21, #тип символа
             size = 2, #размер символа
             stroke = 1, #толщина контура
             color="yellow", #цвет контура
             fill="blue") #цвет заливки

Добавим цвета точек в зависимости от переменной

#задание отдельных цветов для различных групп точек (в данном случае нам известны группы - это виды пингвинов)
ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))

Виды пингвинов - это качественная переменная. Эту цветовую шкалу можно далее модифицировать по необходимости.

Можно задать шкалу вручную.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))

Либо использовать существующую цветовую шкалу. Например, на основе ColorBrewer палитр. Для этого необходим пакет RColorBrewer и функция scale_*_brewer()

if(!require(RColorBrewer)) {install.packages("RColorBrewer")
  require(RColorBrewer)}

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_brewer(palette = "Set1")

Все доступные палитры можно посмотреть с помощью функции RColorBrewer::display.brewer.all().

Кроме этого пакета можно воспользоваться различными пакетами-расширениями с готовыми палитрами, например, paletteer или пакетом с готовым набором тем и палитр ggthemes

if(!require(ggthemes)) {install.packages("ggthemes")
  require(ggthemes)}

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_tableau()

Есть пакет с палитрами, вдохновленными научными публикациями и научной фантастикой ggsci

Кроме категорийной переменной цвета также можно задавать и с использованием числовых переменных

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))

В этом случае числовая переменная будет рассматриваться как непрерывная и параметры цветовой шкалы можно функцией scale_color_continuous, scale_color_gradient или scale_color_gradient2 (последняя позволяет создать шкалу для отображения противоположных значений diverging scale).

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  scale_color_gradient(low = "yellow",high = "red")

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  scale_color_gradient2(midpoint = 45)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  scale_color_gradient2(midpoint = 45, low = "blue",mid = "green",high = "red")

Кроме того, можно воспользоваться готовыми палитрами viridis с помощью функций scale_color_viridis_c (для непрерывных величин) scale_color_viridis_d (для дискретных величин)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  scale_color_viridis_c()

Темы оформления

Все предыдущие графики были построены с использованием темы по умолчанию, которую можно поменять на одну из встроенных тем или добавить тему оформления из пакета-расширения, а также модифицировать на свое усмотрение

Замена темы оформления на одну из встроенных.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()

Это немного другая запись, но результат такой же, как и в предыдущем варианте.

theme_set(theme_minimal())

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))

Воспользуемся темой оформления из пакета ggthemes.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_economist()

Кроме использования существующих тем, можно отдельные элементы настраивать по желанию с помощью функции theme. Все возможные компоненты можно посмотреть в документации здесь

Названия и подписи осей графика

Добавим названия осей

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")

Либо названия осей могут быть заданы отдельно функциями xlab() и ylab().

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  xlab("Длина клюва, мм")+
  ylab("Толщина клюва, мм")

Как уже было сказано выше отдельные элементы оформления могут быть модифицированы функцией theme. Изменим расположение названий осей и размер. Так как здесь будут меняться параметры текста, то необходимо использовать функцию element_text().

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.title.x = element_text(vjust = 0, #выравнивание по вертикали (от 0 до 1)
                                    size = 15),
        axis.title.y = element_text(vjust = 2, size = 15))

Также расположение названий можно изменить указав отступы.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.title.x = element_text(margin = margin(t=20), size = 15),
        axis.title.y = element_text(margin = margin(r=10), size = 15))

В случае использования margin буквы t и r ссылаются на верхний отступ и отступ справа (top и right). Можно указать отступы со всех сторон как margin(t, r, b, l).

Также, как и для прочих элементов графика, можно изменить цвет шрифта. В этом варианте поменяем характеристики шрифта сразу для обеих осей.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.title = element_text(size = 15, 
                                  color = "red", 
                                  face = "italic"))

Названия осей можно менять и независимо друг от друга

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.title.x = element_text(color = "sienna", size = 15, face="italic"),
        axis.title.y = element_text(color = "orangered", size = 20))

Кроме названий можно кастомизировать и подписи осей, например, изменить цвет и написание.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.text = element_text(color = "blue", size = 12),
        axis.text.x = element_text(face = "italic"))

Здесь важно помнить, что axis.text.x наследует характеристики от axis.text.

Подписи осей можно при необходимости повернуть

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, vjust = 1, hjust = 1, size = 12))

Подписи осей можно добавить с помощью функции, чтобы добавить единицы измерения

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Глубина клюва")+
  scale_y_continuous(label = function(x) {return(paste(x, "мм"))}) 

Если подписи осей и отметки не нужны, их можно убрать с графика

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  theme(axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

Здесь element_blank() удаляет ненужный элемент темы.

Названия осей можно удалить двумя способами: либо через функцию theme() и element_blank(), либо более простым способом через функцию labs() или xlab()/ylab()

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x=NULL,y="")

Здесь NULL удаляет элемент, а пустые кавычки "" оставляют место для этого элемента и просто ничего не печатают.

Отметки на осях также можно модифицировать с помощью аргумента breaks функции scale_x_continuous/scale_y_continuous

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  scale_x_continuous(breaks = c(30,35,40,45,50,55,60))

Система координат

Кроме названий осей и подписей систему координат можно менять (например, с прямоугольной на полярную), изменять диапазон осей (если необходимо показать какой-то фрагмент крупнее), поменять соотношение осей.

Изменить диапазон по какой-либо из осей можно двумя способами: функциями scale_x_continuous(limits=c(40,50))/scale_y_continuous(limits=c(15,20)) или xlim/ylim (аналогичный результат будет получен, если использовать функцию coord_cartesian(xlim=c(40,50))/coord_cartesian(ylim=c(15,20))). Главная разница между этими способами в том, что первый вариант фильтрует данные по заданным границам диапазона, а второй просто увеличивает фрагмент/обрезает график по осям. На точечном графике разница возможно не очень заметно, но далее еще раз будет показано на более наглядном примере.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  scale_x_continuous(limits=c(40,50))+
  scale_y_continuous(limits=c(15,20))

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  coord_cartesian(xlim=c(40,50),ylim=c(15,20))

Видно, что точки, находящиеся по краям графика в первом варианте пропали.

Сделать график, начинающимся от нуля по осям, можно несколькими способами. Например, указав, что границы графика нужно расширить функцией expand.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  expand_limits(x = 0, y = 0)

Или указав пределы координат

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  coord_cartesian(xlim = c(0, NA), ylim = c(0, NA))

Или есть еще третий вариант

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  expand_limits(x = 0, y = 0) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) +
  coord_cartesian(clip = "off")

Кроме этого можно настроить соотношение осей. Функция coord_fixed() - задает систему координат с определенным соотношением между осями, по умолчанию это соотношение 1.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  coord_fixed()

Если это соотношение сделать больше единицы, то размерность по оси y увеличится по отношению к размерности по оси x и наоборот.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  coord_fixed(ratio = 4)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  coord_fixed(ratio = 1/2)

Шаг сетки координат можно задать вручную

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(30, 60, 10),
                     minor_breaks = seq(30, 60, 1))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(10, 25, 5),
                     minor_breaks = seq(10, 25, 0.2))

Заголовки

Заголовок можно добавить функцией ggtitle()

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм")+
  ggtitle("Характеристики видов пингвинов")

Или прописать как дополнительные аргументы в функции labs()

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер", #подзаголовок
       caption = "Data: Long Term Ecological Research Network", #текст в правом нижнем углу
       tag = "Рис. 1") #текст в левом верхнем углу

Заголовок, подзаголовок и прочие подписи настраиваются через функцию theme(). Настраивать заголовок и подзаголовок можно независимо друг от друга (plot.title и plot.subtitle соответственно), но нужно помнить, что эти функции наследуют свои параметры от функции text (если таковая прописана в настройках темы)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,color = "red"),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,color = "orange"))

Функция title задает параметры всех заголовков: осей, легенды, заголовок и подзаголовок графика

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(title = element_text(face = "italic",size = 10,color = "red"))

Как и для названий осей можно настроить отступы вокруг заголовка

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,margin = margin(b=15)),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10))

Расположение заголовка можно изменить функциями vjust() и hjust() - вертикальное и горизонтальное выравнивание соотвественно. В этих функциях необходимо задать местоположение заголовка от 0 до 1, где 0 - это левый край/верх, а 1 - правый край/низ

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 1))

Кроме того можно задать положение заголовка функцией plot.title.position (передает параметры и основному заголовку и подзаголовку). Здесь возможно 2 варианта расположения: "panel" (по умолчанию) - расположение заголовка идет относительно самой панели графика, "plot" - заголовок с подзаголовком будут размещены по отношению ко всему графику

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10),
        plot.title.position = "plot")

Чтобы изменить тип шрифта, лучше пользоваться дополнительными пакетами, например, showtext или extrafont

Фон и линии сетки

Фон графика, а также тип основных и дополнительных линий сетки определяется выбранной темой, но по необходимости их как и прочие элементы можно настраивать на свое усмотрение внутри функции theme().

Фон может быть настроен отдельно как для панели графика (panel.background), так и для всего графика (plot.background). panel_grid задает характеристики сразу для всей сетки (дополнительные линии по умолчанию делаются чуть тоньше)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        panel.background = element_rect(fill = "#deede6"),
        panel.grid = element_line(color = "#98a50d",size = 1))

Фон всего графика, как правило частично перекрывается панелью графика

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        plot.background = element_rect(fill = "#82b8c9"))

Но заливку панели можно сделать прозрачной, чтобы фон смотрелся цельным

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        plot.background = element_rect(fill = "#82b8c9"),
        panel.background = element_rect(fill = NA))

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        panel.grid.major = element_line(color = "#82b8c9",size = 1),
        panel.grid.minor = element_line(color = "red",size = 0.2, linetype = "dashed"))

Линии сетки вдоль оси x и y можно настраивать независимо друг от друга

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        panel.background = element_rect(fill = "#deede6"),
        panel.grid.major.x = element_line(color = "yellow", linetype = "dotted", size = 2),
        panel.grid.minor.x = element_line(color = "yellow"),
        panel.grid.major.y = element_line(color = "#98a50d",size = 1, linetype = "dashed"),
        panel.grid.minor.y = element_line(color = "#98a50d"))

Сетка может быть убрана с графика целиком

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        panel.grid=element_blank())

Или только отдельные элементы сетки

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        panel.grid.minor = element_blank())

Отступы панели графика от края самого графика настраиваются функцией margin

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        plot.background = element_rect(fill = "#82b8c9"),
        plot.margin=unit(c(1,2,4,3),"cm"))

Легенда

Легенда графика, как правило, создается по умолчанию и расположена справа от графика. Заголовок легенды по умолчанию - это переменная, по которой задана эстетика (aes), в нашем случае это species.

Если легенда не нужна, то ее можно убрать с графика либо theme(legend.position = "none"), либо guides(color = "none"), либо scale_color_manual(guide="none"). Важно помнить, что первый вариант удалит все легенды с графика, тогда как в остальных двух способах можно выбрать, какую легенду нужно убрать.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.position = "none")

Создадим график с двумя легендами и далее удалим только одну из них

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species,shape=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species,shape=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  guides(color="none")+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Удалим заголовок легенды

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.title = element_blank())

По умолчанию легенда всегда справа, но ее можно переместить аргументом legend.position функции theme(). Возможные положения легенды “top”, “right”, “bottom” и “left”

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.title = element_blank(),
        legend.position = "bottom")

При необходимости легенду можно разместить внутри панели графика, указав ее относительные координаты от 0 (низ или левый край) до 1 (верх или правый край)

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.title = element_blank(),
        legend.position = c(0.1,0.2))

Изменим заголовок легенды и тип шрифта заголовка. Шрифты и размер текста в легенде и ее заголовке могут быть настроены аналогично заголовку графика или названиям и подписям осей (аргументы legend.text и legend.title функции theme()).

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.title = element_text(color = "chocolate",
                                    size = 14, face = "bold"),
        legend.text = element_text(size = 7, face = "italic"))

Здесь заголовок задан как аргумент внутри функции labs(), другие варианты изменения заголовка легенды функции scale_color_manual(name = "title") или guides(color = guide_legend("title"))

Порядок значений в легенде можно изменить, поменяв порядок внутри датасета

penguins$species<-factor(penguins$species, 
                         levels = c("Gentoo","Chinstrap","Adelie"))

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Заменим названия внутри легенды. Это можно сделать аргументом labels внутри функции scale_color_manual()

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Изменим заливку внутри легенды

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        legend.key = element_rect(fill = "lightblue",color = "red"),
        legend.title = element_text(color = "lightblue",
                                    size = 14, face = "bold"))

Для точечных графиков точки в легенде часто отображаются достаточно маленькими и плохо различимы, их можно настроить отдельно от остального графика.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=species))+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")+
  guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 6)))

Для непрерывных числовых величин легенда по умолчанию отображается в виде полосы градиента, которая может быть не очень хорошо читаема. Эту градиентную полосы можно преобразовать в отдельные значения как для категориальной переменной

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")+
  guides(color = guide_legend())

Или в отсортированную шкалу

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")+
  guides(color = guide_bins())

Или градиентную шкалу с четкими границами внутри диапазона

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm, color=bill_length_mm))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")+
  guides(color = guide_colorsteps())

Подписи данных на графике

Для добавления подписей точек можно использовать geom_label. Здесь возьмем только фрагмент данных, чтобы избежать наложения большого количества подписей

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point()+
  geom_label(aes(label = species), hjust = .5, vjust = -.5) +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  xlim(45,50)+
  ylim(15, 17.5)+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Альтернативный вариант - использовать geom_text (результат будет отличаться только наличием контура вокруг подписей)

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point()+
  geom_text(aes(label = species), hjust = .5, vjust = -.5) +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  xlim(45,50)+
  ylim(15, 17.5)+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Чтобы избежать наложения и пересечения большого количества подписей, можно воспользоваться пакетом ggrepel и geom_text() и geom_label() на geom_text_repel() и geom_label_repel() соответственно

if(!require(ggrepel)) {install.packages("ggrepel")
  require(ggrepel)}

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point()+
  geom_text_repel(aes(label = species)) +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  xlim(45,50)+
  ylim(15, 17.5)+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

На график можно добавлять текстовые аннотации, просто указав координаты и текст аннотации в функции geom_text

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point()+
  geom_text(aes(x=40,y=15,label="Очень важная аннотация")) +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Но в этом случае добавляется аннотация для каждой точки на графике, чтобы аннотация добавлялась только 1 раз нужно использовать значение "unique" аргумента stat

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point()+
  geom_text(aes(x=40,y=15,label="Очень важная аннотация"),
            stat = "unique", 
            size=5,color="red") +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Добавление линии регрессии

Так как различные типы геометрии добавляются на график послойно, то на точечный график можно добавить уравнения регрессии geom_smooth

ggplot(data = penguins,aes(x = flipper_length_mm,
                             y = bill_length_mm)) +
  geom_point(aes(color = species, 
                 shape = species),
             size = 3,
             alpha = 0.8) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, aes(color = species)) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894")) +
  labs(title = "Связь длины клюва и крыла пингвинов, линейная регрессия",
       x = "Длина крыла, мм",
       y = "Длина клюва, мм",
       color = "Вид пингвина",
       shape = "Вид пингвина") +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.15),
        legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(data = penguins,aes(x = flipper_length_mm,
                             y = bill_length_mm)) +
  geom_point(aes(color = species, 
                 shape = species),
             size = 3,
             alpha = 0.8) +
  geom_smooth(method = "glm", se = FALSE, aes(color = species)) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894")) +
  labs(title = "Связь длины клюва и крыла пингвинов, генерализованная линейная регрессия",
       x = "Длина крыла, мм",
       y = "Длина клюва, мм",
       color = "Вид пингвина",
       shape = "Вид пингвина") +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.15),
        legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(data = penguins,aes(x = flipper_length_mm,
                             y = bill_length_mm)) +
  geom_point(aes(color = species, 
                 shape = species),
             size = 3,
             alpha = 0.8) +
  geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, aes(color = species)) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894")) +
  labs(title = "Связь длины клюва и крыла пингвинов, полиномиальная регрессия",
       x = "Длина крыла, мм",
       y = "Длина клюва, мм",
       color = "Вид пингвина",
       shape = "Вид пингвина") +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.15),
        legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
        plot.title.position = "plot")

Пузырьковая диаграмма (bubble plot)

Это разновидность диаграммы рассеяния или точечной диаграммы. Главная разница в том, что размер точки зависит от величины переменной.

Параметры графика такие же, как и у диаграммы рассеяния

ggplot(penguins,aes(x=bill_length_mm,y=bill_depth_mm,color=species))+
  geom_point(aes(size=body_mass_g),alpha=0.4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  scale_size(range = c(.2,5), guide = guide_legend())+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y="Толщина клюва, мм",
       color="Вид пингвина",
       size="Масса тела, гр",
       title = "Характеристики видов пингвинов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

---

Столбчатая диаграмма (bar plot)

Для того, чтобы создать столбчатую диаграмму в ggplot2 есть две функции: geom_bar() и geom_col(). Главная разница между ними в том, что в geom_bar() высота столбцов пропорционально количеству наблюдений в группе или (если указаны веса) сумму весов. Тогда как в geom_col() высота столбцов пропорциональна величине характеристики.

Сравним два варианта функций.

Для функции geom_bar() обязательным параметром эстетики является одна из координат x или y

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=species,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

График можно повернуть функцией coord_flip()

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=species,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_flip()+
  theme_bw()+
  labs(x="",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Или перевести в полярную систему координат вместо прямоугольной coord_polar(). По умолчанию в полярной системе координат в качестве полюса используется ось x, но это можно изменить в аргументах функции

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=species,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_polar()+ 
  theme_bw()+
  labs(x="",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=species,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_polar("y")+ 
  theme_bw()+
  labs(x="",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Рассмотрим вторую функцию для построения столбчатых диаграмм geom_col()

penguins<-penguins %>% 
        rowid_to_column(var = "id")

ggplot(penguins)+
  geom_col(aes(x=id,y=body_mass_g,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="",y="Масса тела, гр",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Вес пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Лучшей практикой при построении столбчатых диаграмм является сначала отсортировать данные, а потом строить график. Есть несколько способов сортировки, для меня более привычным и удобным является использование функций пакета dplyr

ggplot(penguins %>% 
         arrange(body_mass_g) %>% 
         mutate(id=factor(id,levels = id)))+
  geom_col(aes(x=id,y=body_mass_g,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="",y="Масса тела, гр",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Вес пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.line.x = element_blank(),
        panel.grid.major.x = element_blank())

Перевернем систему координат

ggplot(penguins %>% 
         arrange(body_mass_g) %>% 
         mutate(id=factor(id,levels = id)))+
  geom_col(aes(x=id,y=body_mass_g,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_flip()+
  theme_bw()+
  labs(x="",y="Масса тела, гр",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Вес пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.line.y = element_blank(),
        panel.grid.major.y = element_blank())

Заменим систему координат на полярную, сначала относительно оси x, потом относительно оси y.

ggplot(penguins %>% 
         arrange(body_mass_g) %>% 
         mutate(id=factor(id,levels = id)))+
  geom_col(aes(x=id,y=body_mass_g,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  ylim(-2000,6000)+
  coord_polar()+
  theme_minimal()+
  labs(x="",y="Масса тела, гр",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Вес пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.line.x = element_blank(),
        panel.grid.major.x = element_blank())

ggplot(penguins %>% 
         arrange(body_mass_g) %>% 
         mutate(id=factor(id,levels = id)))+
  geom_col(aes(x=id,y=body_mass_g,fill=species))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_polar("y")+
  theme_minimal()+
  labs(x="",y="Масса тела, гр",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Вес пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot",
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.line.y = element_blank(),
        panel.grid.major.y = element_blank())

Столбчатая диаграмма с накоплением

Изменив некоторые параметры столбчатой диаграммы можно построить столбчатую диаграмму с накоплением (stacked barchart).

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=island,fill=species),
           width=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Название острова",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Столбчатую диаграмму с накоплением можно превратить в стоблчатую диаграмму с накоплением в процентах (percent stacked barchart)

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=island,fill=species),
           position="fill")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Название острова",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Столбчатую диаграмму с накоплением можно превратить в круговую диаграмму (pie chart). Для этого нужно выполнить несколько этапов:

1. построить столбчатую диаграмму с накоплением, состоящую из одного столбца;

2. заменить систему координат на полярную;

3. удалить сетку.

ggplot(penguins %>% 
         filter(sex=="female") %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()))+
  geom_bar(aes(x="",y=n,fill=species),stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))

ggplot(penguins %>% 
         filter(sex=="female") %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()))+
  geom_bar(aes(x="",y=n,fill=species),stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_polar("y")

ggplot(penguins %>% 
         filter(sex=="female") %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()))+
  geom_bar(aes(x="",y=n,fill=species),stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  coord_polar("y")+
  theme_void()+
  labs(x="",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Распределение пингвинов женского пола по видам")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Сгруппированная столбчатая диаграмма

Кроме столбчатых диаграмм с накоплением возможно создание сгруппированных столбчатых диаграмм

ggplot(penguins)+
  geom_bar(aes(x=island,fill=species),
           position = "dodge")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     labels=c("Субантарктический","Антарктический","Адели"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Название острова",y="",
       fill="Вид пингвина",
       title = "Количество пингвинов разных видов", #основной заголовок
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ #подзаголовок
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

Lolipop chart

Одна из вариаций столбчатой диаграммы - lolipop chart, которая позволяет акцентировать внимание на значениях. Готовой функции для ее построения нет, она составляется как комбинация точечного графика geom_point и линейных сегментов geom_segment. Для функции geom_segment обязательными параметрами являются x, xend, y, yend

ggplot(penguins %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()))+
  geom_segment(aes(x=species,xend=species,
                   y=0,yend=n),
               size=1)+
  geom_point(aes(x=species,y=n,color=species),size=4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(x="", y="",
       title = "Количество пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(penguins %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()))+
  geom_segment(aes(x=species,xend=species,
                   y=0,yend=n),
               size=1)+
  geom_point(aes(x=species,y=n,color=species),size=4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     name=NULL)+
  theme_bw()+
  coord_flip()+
  labs(x="",
       y="",
       title = "Количество пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

ggplot(penguins %>% 
         group_by(species) %>% 
         summarize(n=n()) %>% 
         arrange(n) %>% 
         mutate(species=factor(species,levels=species)))+
  geom_segment(aes(x=species,xend=species,
                   y=0,yend=n),
               size=1)+
  geom_point(aes(x=species,y=n,color=species),size=4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),
                     name=NULL)+
  theme_bw()+
  coord_flip()+
  labs(x="",
       y="",
       title = "Количество пингвинов разных видов", 
       subtitle = "Виды пингвинов, которые можно наблюдать на станции Палмер")+ 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(face = "italic", size = 10,hjust = 0.5),
        plot.title.position = "plot")

---

Графики распределения

Гистограмма (histogram)

Для построения гистограммы распределения величины существует функция geom_histogram(), в которой обязательной характеристикой является x или y (в зависимости от того, относительно какой оси вы хотите построить гистрограмму)

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(x=bill_length_mm,fill=species),alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
    x="Длина клюва, мм",
    y=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(y=bill_length_mm,fill=species),alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
    y="Длина клюва, мм",x=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

Размер интервалов в гистограмме рассчитывается автоматически, но его можно настроить с помощью аргумента binwidth или bins (взаимоисключающие аргументы). По умолчанию график строится с 30 интервалами

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(x=bill_length_mm,fill=species),
                 binwidth = 1,
                 alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
       subtitle="Ширина интервала 1",
    x="Длина клюва, мм",
    y=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(x=bill_length_mm,fill=species),
                 binwidth = 2,
                 alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
       subtitle="Ширина интервала 2",
    x="Длина клюва, мм",
    y=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(x=bill_length_mm,fill=species),
                 bins = 10,
                 alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
       subtitle="Количество интервалов 10",
    x="Длина клюва, мм",
    y=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

ggplot(penguins)+
  geom_histogram(aes(x=bill_length_mm,fill=species),
                 bins = 100,
                 alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(title = "Гистограмма распределения длины клюва",
       subtitle="Количество интервалов 100",
    x="Длина клюва, мм",
    y=NULL,
    fill="Вид пингвина")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_bin).

График плотности распределения (density plot)

Для отрисовки функции плотности распределения величины применяется geom_density()

ggplot(penguins)+
  geom_density(aes(x=bill_length_mm,fill=species),
               alpha=0.5,color=NA)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title="График плотности распределения")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density).

ggplot(penguins)+
  geom_density(aes(x=bill_length_mm,color=species),fill=NA,size=2)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_bw()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))))+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       color="Вид пингвина",
       title = "График плотности распределения")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density).

Ridgeline plots

В качестве вариации графика плотности распределения можно использовать joyplot или ridgeline plot. Для этих типов графиков сущетсвует отдельный пакет ggridges

if(!require(ggridges)) {install.packages("ggridges")
  require(ggridges)}

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,color=NA)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Высота графиков может быть настроена аргументом scale внутри геома

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,color=NA,
                      scale=1)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,color=NA,
                      scale=5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Также можно одновременно сравнить несколько групп для каждой линии

ggplot(penguins %>% 
         drop_na(sex))+
  geom_density_ridges(aes(x=body_mass_g,y=species,
                          fill=paste(species,sex)),
                      alpha=0.5,color=NA,
                      scale=1)+
  scale_fill_cyclical(labels = c("Female", "Male"),
                      values = c("tomato", "dodgerblue"),
                      name = "Пол",guide="legend") +
  theme_minimal()+
  labs(x="Масса, гр",
       y=NULL,
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

Форму графиков можно сделать похожей на гистограмму, если использовать stat="binline"

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,color=NA,scale=1,
                      stat = "binline",
                      bins=50)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_binline).

Кроме того в таких графиках можно дополнительно градиентом показать изменение величины

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges_gradient(aes(x=bill_length_mm,y=species,
                                   fill=stat(x)),
                      alpha=0.5,scale=1)+
  scale_fill_viridis_c()+
  theme_minimal()+
  guides(fill=guide_colorsteps())+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="",
       title = "Gradient ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

Вместо geom_density_ridges может быть использована функция stat_density_ridges, которая позволяет задавать дополнительные параметры графика, например, добавить на график квантили

ggplot(penguins)+
  stat_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      quantile_lines = TRUE)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Квартили")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

ggplot(penguins)+
  stat_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=factor(stat(quantile))),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      quantile_lines = TRUE,
                      geom = "density_ridges_gradient", calc_ecdf = TRUE)+
  scale_fill_viridis_d(name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Квартили")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Количество квантилей и интервалы можно менять. Если задать количество квантилей 2, то на графике будет показана медиана.

ggplot(penguins)+
  stat_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      quantile_lines = TRUE, 
                      quantiles = 2)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Медиана")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Также квантили можно задать их положением, а не количеством. Добавим на график линии, показывающие 5 и 95 % распределения

ggplot(penguins)+
  stat_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      quantile_lines = TRUE,quantiles = c(0.05, 0.95))+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "5 и 95 % распределения")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

ggplot(penguins)+
  stat_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=factor(stat(quantile))),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      geom = "density_ridges_gradient",
                      calc_ecdf = TRUE,
                      quantile_lines = TRUE,quantiles = c(0.05, 0.95))+
  scale_fill_manual(values = c("#f9061b","#e5e3e3","#1763cf"),
                    name="Вероятность",
                    labels=c("(0, 0.05]", "(0.05, 0.95]", "(0.95, 1]"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "5 и 95 % распределения")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Raincloud plot

Чтобы более наглядно показать распределение внутри функции плотности на график можно добавить точки внутри графика

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=1,
                      jittered_points=TRUE)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Ridgeline plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Изменив расположение точек можно получить raincloud plot

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=0.5,
                      jittered_points=TRUE,
                      position = "raincloud")+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Raincloud plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=0.7,
                      jittered_points=TRUE,
                      position = position_points_jitter(height = 0.1),
                      point_size = 1)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Raincloud plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

Точки также можно модифицировать и получить под функцией распределения график-штрихкод barcode plot

ggplot(penguins)+
  geom_density_ridges(aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species),
                      alpha=0.5,scale=0.7,
                      jittered_points=TRUE,
                      position = position_points_jitter(width = 0.05, height = 0),
    point_shape = '|', point_size = 3)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Длина клюва, мм",
       y=NULL,
       fill="Вид пингвина",
       title = "Raincloud plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_density_ridges).

---

Ящик с усами и его вариации

График распределения

Самый простой способ показать распределение какой-либо переменной - это показать ее точками, так чтобы категории были по одной оси, а рассматриваемая переменная по другой.

ggplot(penguins)+
  geom_point(aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species), alpha=0.3)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y=NULL)

## Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_point).

Но в таком варианте многие точки сливаются друг с другом и плохо различимы. Более наглядно показать разброс переменной точками можно, если использовать функцию geom_jitter(), однако здесь важно помнить, что при использовании этой функции отображается не реальное положение точек и добавляется определенное количество шума в данные

ggplot(penguins)+
  geom_jitter(aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species),
              width = .2, alpha = .5)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(x="Длина клюва, мм",y=NULL)

## Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_point).

Ящик с усами (boxplot)

Для знакомого многим из курса статистики ящика с усами есть отдельная функция geom_boxplot()

ggplot(penguins)+
  geom_boxplot(aes(y=bill_length_mm,fill=species),alpha=0.5)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

ggplot(penguins)+
  geom_boxplot(aes(y=bill_length_mm,color=species),
               fill=NA,size=1)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

Кроме классического ящика с усами в пакете ggthemes есть его вариация авторства Эдварда Тафти geom_tufteboxplot. В этой вариации графика не строится именно ящик, а все параметры отображаются точками и линиями.

В стандартном варианте этого графика медиана отображается точкой, а усы линиями.

ggplot(penguins)+
  geom_tufteboxplot(aes(y=bill_length_mm,color=species),size=2)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_tufte()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),alpha=0.5)))+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_fivenumber).

Построим еще несколько вариаций geom_tufteboxplot

ggplot(penguins)+
  geom_tufteboxplot(aes(y=bill_length_mm,color=species),size=2,
                    median.type = "line", whisker.type = "point")+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_tufte()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),alpha=0.5)))+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_fivenumber).

ggplot(penguins)+
  geom_tufteboxplot(aes(y=bill_length_mm,color=species),size=2,
                    median.type = "line", width=2)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_tufte()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),alpha=0.5)))+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_fivenumber).

ggplot(penguins)+
  geom_tufteboxplot(aes(y=bill_length_mm,color=species),size=2,
                    median.type = "line", width=2, whisker.type = "point")+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_tufte()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),alpha=0.5)))+
  labs(y="Длина клюва, мм",y=NULL,title = "Ящик с усами")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_fivenumber).

Violin plot

График-скрипка или иногда его еще называют график-ваза (vaseplot). Фактически этот график состоит из графика плотности распределения, отраженного относительно самого себя

ggplot(penguins)+
  geom_violin(aes(y=bill_length_mm,x=species,fill=species),
              alpha=0.5,color=NA)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(y="Длина клюва, мм",x="",
       title = "Violin plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

ggplot(penguins)+
  geom_violin(aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species),
              fill=NA,size=2)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))))+
  labs(y="Длина клюва, мм",x="",
       title = "Violin plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

Так как в пакете ggplot2 все геометрии накладываются друг на друга послойно в том порядке, в котором они прописаны, то поверх можно добавить, например, ящик с усами.

ggplot(penguins,aes(y=bill_length_mm,x=species))+
  geom_violin(aes(fill=species),
              alpha=0.5,color=NA)+
  geom_boxplot(color="#e5e3e3",width=0.5,fill=NA,size=1)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(y="Длина клюва, мм",x="",
       title = "Violin plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

ggplot(penguins,aes(y=bill_length_mm,x=species))+
  geom_violin(aes(color=species),fill="#e5e3e3",size=1)+
  geom_boxplot(aes(fill=species),alpha=0.5,width=0.5)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))),
         fill="none")+
  labs(y="Длина клюва, мм",x="",
       title = "Violin plot")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 20,hjust = 0.5))

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

Или точки внутрь графиков

ggplot(penguins)+
  geom_violin(aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species),fill="#e5e3e3")+
  geom_jitter(aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species),width = .2, alpha = .5)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))),
         fill="none")+
  labs(x="Длина клюва, мм",y=NULL)

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

## Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_point).

Чтобы точки были строго внутри полученных графиков распределения можно воспользоваться функцией geom_sina из пакета ggforce. При использовании этой функции ширина случайного разброса точек контролируется плотностью распределения данных.

if(!require(ggforce)) {install.packages("ggforce")
  require(ggrofce)}

ggplot(penguins,aes(y=bill_length_mm,x=species,color=species))+
  geom_violin(fill="#e5e3e3",size=1)+
  geom_sina(alpha = .5) +
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  guides(color=guide_legend(override.aes = list(fill=c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"))),
         fill="none")+
  labs(x="Длина клюва, мм",y=NULL)

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_ydensity).

## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (stat_sina).

Кроме уже упомянутых вариаций графиков распределения есть целый ряд оригинальых типов графиков в пакете ggdist

if(!require(ggdist)) {install.packages("ggdist")
  require(ggdist)}

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,color=species,fill=species))+
  stat_halfeye(alpha=0.4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "halfeye",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,color=species,fill=species))+
  stat_eye(alpha=0.4)+
  scale_color_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "eye",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species))+
  stat_gradientinterval()+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "gradient interval",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species))+
  stat_histinterval(alpha=0.6)+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "hist interval",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species))+
  stat_pointinterval()+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "point interval",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species))+
  stat_dots()+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "dots",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

ggplot(penguins %>% drop_na(bill_length_mm),
       aes(x=bill_length_mm,y=species,fill=species))+
  stat_dotsinterval()+
  scale_fill_manual(values = c("#19a6b3","#f26c0d","#5e3894"),name=NULL)+
  theme_bw()+
  labs(title = "dots interval",x="Длина клюва, мм",y="")+
  theme(plot.title = element_text(face = "bold",size = 15,hjust = 0.5))

---

Линейный график (line graph)

Для линейного графика и ряда последующих будут использоваться данные о сборах основных сельскохозяйственных культур по странам. Источник данных Our World in Data

key_crop_yields <- readr::read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-09-01/key_crop_yields.csv') %>% 
  pivot_longer(cols = 4:14,names_to="crop",values_to="yield") %>% 
  mutate(yield=as.numeric(yield)) %>% 
  drop_na(yield) %>% 
  mutate(crop=case_when(
    crop=="Wheat (tonnes per hectare)"~"Пшеница",
    crop=="Rice (tonnes per hectare)"~"Рис",
    crop=="Maize (tonnes per hectare)"~"Кукуруза",    
    crop=="Soybeans (tonnes per hectare)"~"Соевые бобы",
    crop=="Potatoes (tonnes per hectare)" ~"Картофель",
    crop=="Beans (tonnes per hectare)"~"Бобы",
    crop=="Peas (tonnes per hectare)"~"Горох",
    crop=="Barley (tonnes per hectare)"~"Ячмень"
  ))

russia_crops<-key_crop_yields %>% 
  filter(Entity=="Russia")

knitr::kable(head(russia_crops))

Entity	Code	Year	crop	yield
Russia	RUS	1992	Пшеница	1.9030
Russia	RUS	1992	Рис	2.8407
Russia	RUS	1992	Кукуруза	2.6843
Russia	RUS	1992	Соевые бобы	0.7831
Russia	RUS	1992	Картофель	11.3700
Russia	RUS	1992	Бобы	1.4578

Для построения линейного графика применяют функцию geom_line, для которой обязательными параметрами являются координаты x и y, при этом x обязательно должна идти в порядке возрастания

ggplot(russia_crops %>% 
         filter(crop=="Пшеница"))+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield))+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор пшеницы в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

Изменим вид линии. Основные типы линий доступные в ggplot2: 0.“blank”, 1. “solid”, 2. “dashed”, 3. “dotted”, 4. “dotdash”, 5. “longdash”, 6. “twodash”. Тип линии можно указывать как порядковым номером, так и названием.

ggplot(russia_crops %>% 
         filter(crop=="Пшеница"))+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield),
            size=2,color="#0b6d8e",linetype="dashed")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор пшеницы в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

Можно создать график рассеяния с соединением между точками.

ggplot(russia_crops %>% 
         filter(crop=="Пшеница"),
       aes(x=Year,y=yield))+
  geom_line(size=1,color="#c2d9f0")+
  geom_point(shape=19,color="#0b6d8e",size=3)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор пшеницы в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

Добавим на график все культуры и зададим каждой из них свой цвет

ggplot(russia_crops)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

На таком графике достаточно много линий и не всегда хорошо понятно изменение в конкретной линии. На общем графике можно выделить отдельную линию, отдельную культуру.

russia_crops %>% 
  mutate(highlight=ifelse(crop=="Пшеница","Пшеница","Прочие")) %>% 
ggplot()+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop, color=highlight, size=highlight))+
  scale_color_manual(values = c("#e5e3e3","#0b6d8e"),name=NULL)+
  scale_size_manual(values = c(1,1.5))+
  guides(size="none")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

Еще один вариант отображения сразу нескольких графиков в одном - фасетизация. В этом случае вместо одного большого графика получается несколько маленьких (small multiples), разбитых по какой-либо переменной. Для этого используется функция facet_wrap или facet_grid. Выберем несколько стран и построим для них такие графики.

ggplot(russia_crops)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

На графиках видно, что диапазоны довольно сильно различаются между культурами, поэтому можем сделать нефиксированные оси с помощью аргумента scales

ggplot(russia_crops)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop, scales = "free")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

Количество столбцов и строк, в которые группируются графики можно менять аргументами nrow, ncol

ggplot(russia_crops)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop, scales = "free",nrow = 4)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

ggplot(russia_crops)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop, scales = "free",ncol = 4)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

Фасетизацию можно сделать по нескольким переменным

key_crop_yields <- key_crop_yields %>% 
  filter(Entity %in% c("Russia","Kazakhstan","Ukraine")) 

ggplot(key_crop_yields)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции")+
  facet_wrap(~crop+Entity, scales = "free")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none",
        axis.text = element_text(size=5),
        strip.text = element_text(size=7))

Если нужно создать сетку для графиков по двум переменным, используется функция facet_grid

ggplot(key_crop_yields)+
  geom_line(aes(x=Year,y=yield,group=crop,color=crop))+
  scale_colour_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции")+
  facet_grid(crop~Entity, scales = "free")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none",
        axis.text = element_text(size=5),
        strip.text = element_text(size=7))

При фасетизации на каждый из графиков можно добавить все линии, выделяя их по одной. Это позволит сравнивать изменения различных величин.

tmp<-russia_crops %>% 
  mutate(crop2=crop) 

tmp %>% 
ggplot(aes(x=Year,y=yield))+
  geom_line(data=tmp %>% select(-crop),
            aes(group=crop2),
                color="grey",size=1)+
  geom_line(aes(color=crop),
            color="#69b3a2", size=1.2)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop, ncol = 4)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

---

График области (area graph)

Фактически показывает то же самое, что и линейный график, но добавляется заливка между осью x и линией. Для построения таких графиков используют geom_area (иногда в комбинации с geom_line)

ggplot(russia_crops %>% 
         filter(crop=="Пшеница"))+
  geom_area(aes(x=Year,y=yield),fill="#e5e3e3",color="black",size=2)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор пшеницы в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

ggplot(russia_crops)+
  geom_area(aes(x=Year,y=yield),fill="#e5e3e3",color="black",size=1)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор пшеницы в России")+
  facet_wrap(~crop,scales = "free",ncol = 4)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5))

Если таким образом нужно показать ряд значений, то просто указывается категориальная переменная, по которой будет производиться заливка. Так получают график области с накоплением.

ggplot(russia_crops)+
  geom_area(aes(x=Year,y=yield,fill=crop),
            alpha=0.6,color="white",size=0.2)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom")

ggplot(russia_crops)+
  geom_area(aes(x=Year,y=yield,fill=crop),
            alpha=0.6)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="Тонны/га",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России")+
  facet_wrap(~crop,scales = "free",ncol = 4)+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "none")

Диграмму области с накоплением можно сделать пропорциональной, чтобы каждая переменная отображалась как часть от 100 %. Для этого необходимо сначала рассчитать процент для всех переменных, а потом строить график, заменив абсолютную величину на относительную

russia_crops %>%
  group_by(Year, crop) %>%
  summarise(n = sum(yield)) %>%
  mutate(percentage = n / sum(n)) %>% 
ggplot()+
  geom_area(aes(x=Year,y=percentage,fill=crop),
            alpha=0.6,color="white",size=0.2)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(x="Год",
       y="",
       title = "Сбор сельскохозяйственной продукции в России, %")+
  theme(plot.title = element_text(size = 20,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.text.y = element_blank(),
        panel.grid.major.y = element_blank(),
        panel.grid.minor.y = element_blank())

---

Потоковый график

Потоковый график (streamgraph) - это разновидность графика области, в котором значения отображаются не только вверх от оси x, а распределяются относительно центральной оси. Для создания потовых графиков используется пакет-расширение ggstream

if(!require(ggstream)) {remotes::install_github("davidsjoberg/ggstream")
  require(ggstream)}

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream()+
  geom_stream_label(aes(label=crop))+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "с 1992 по 2018 годы, т/га",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "none",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

Для контроля сглаживания графика следует использовать параметр bw (bandwidth): чем он меньше, тем более ломаной будет линия. По умолчанию это значение равно 0.75

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(bw=0.5)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "bw=0.5",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(bw=0.75)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "bw=0.75",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(bw=1)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "bw=1",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

Также сглаживание можно контролировать параметром n_grid

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(n_grid = 100)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "n_grid=100",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(n_grid = 1000)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "n_grid=1000",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(n_grid = 10000)+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "n_grid=10000",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

Потоковый график можно продлить, чтобы он плавно сходил на нет по краям. Для этого нужно использовать параметр extra_span и true_range="none"

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(extra_span = 0.1,true_range = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "extra_span=0.1",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(extra_span = 0.2,true_range = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-30,30,10))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "extra_span=0.2",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank())

Стандартный тип потокового графика называется mirror, кроме него еще есть type="ridge" и type="proportional", которые фактически являются сгруппированным графиком области и пропорциональным сгруппированным графиком области соответственно

ggplot(russia_crops,aes(x=Year,y=yield,fill=crop))+
  geom_stream(type="ridge")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "type=ridge",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank())

ggplot(russia_crops)+
  geom_stream(aes(x=Year,y=yield,fill=crop),
              type="proportional")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2",name=NULL)+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  theme_minimal()+
  labs(title="Производство сельскохозяйственной продукции в России",
       subtitle = "type=proportional",
       x="Год")+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(size = 10,hjust = 0.5),
        legend.position = "bottom",
        axis.title.y = element_blank())

---

Тепловая карта (heatmap)

В тепловой карте данные представляют в виде матрицы, в которой значения представлены цветом. Есть несколько функций, которые дают построить тепловую карту:

• geom_tile — использует координаты центра, ширину и высоту ячейки;

• geom_rect — использует координаты углов ячейки;

• geom_raster— более быстрая функция, которую рекомендуют использовать при больших датасетах и одинаковом размере ячейки.

ggplot(russia_crops)+
  geom_tile(aes(x=Year,y=crop,fill=yield))+
  scale_fill_gradientn(colours = c("#ffffcc","#a1dab4","#41b6c4","#2c7fb8","#253494"), 
                       na.value = "white",
                       guide = "colourbar", name=NULL)+
  labs(x="Год",y="",
       title = "Сбор основных сельскохозяйственных культур в России")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1992,2018,2))+
  guides(fill=guide_colorsteps())+
  theme_minimal()+
  theme(plot.title = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
        axis.title.y = element_blank())

---

Матрица корреляции

Для того, чтобы построить матрицу корреляции в виде графика нужно сначала ее посчитать, превратить в “длинную” таблицу, которую уже можно превратить в график с помощью geom_tile

if(!require(corrr)) {install.packages("corrr")
  require(corrr)}

corm<-penguins %>% 
  select(bill_length_mm,bill_depth_mm,flipper_length_mm,body_mass_g) %>% 
  corrr::correlate(diagonal = 1) %>%
  corrr::shave(upper = FALSE)

corm <- corm %>%
  pivot_longer(cols = -term,
    names_to = "colname",
    values_to = "corr") %>%
  mutate(rowname = fct_inorder(term),
         colname = fct_inorder(colname))

ggplot(corm, aes(rowname, fct_rev(colname),
                 fill = corr)) +
  geom_tile() +
  geom_text(aes(label = format(round(corr, 2), nsmall = 2),
    color = abs(corr) < .75)) +
  coord_fixed(expand = FALSE) +
  scale_color_manual(values = c("white", "black"),
                     guide = "none") +
  scale_fill_distiller(palette = "PuOr", na.value = "white",
    direction = 1, limits = c(-1, 1)) +
  labs(x = NULL, y = NULL) +
  theme(panel.border = element_rect(color = NA, fill = NA),
        legend.position = c(.85, .8))