facet_wrap & Ränder

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Zeichenfläche anpassen

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_grid(rows = vars(vore), 
             cols = vars(conservation),
             scales = "free")

facet_wrap() verwenden

Einsatzfälle:

Wenn x- und y-Achse in jedem Teilplot frei sein sollen
- also nicht nur pro Zeile/Spalte wie bei facet_grid()

facet_wrap() verwenden – Szenario 1

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_wrap(vars(vore, conservation),
             scales = "free")

facet_wrap() verwenden

Einsatzfälle:

Wenn x- und y-Achse in jedem Teilplot frei sein sollen
- also nicht nur pro Zeile/Spalte wie bei facet_grid()
Wenn deine kategoriale Variable viele Gruppen (Level) hat
- d. h. zu viele Teilplots für Spalten- oder Zeilen-Faceting
- Ein häufigeres Szenario

facet_wrap() verwenden – Szenario 2

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_wrap(vars(order))

Randplots verwenden

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_grid(rows = vars(vore), 
             cols = vars(conservation),
             scales = "free")

Randplots verwenden

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_grid(rows = vars(vore), 
             cols = vars(conservation),
             scales = "free",
             margins = TRUE)

Randplots verwenden

ggplot(msleep2, aes(bodywt_log, 
                    brainwt_log)) +
  geom_point(alpha = 0.6, shape = 16) +
  facet_grid(rows = vars(vore), 
             cols = vars(conservation),
             scales = "free",
             margins = "conservation")

Lass uns üben!

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2