facet_wrap：打破传统的展示方式

一、基本概念

在数据分析中，经常需要将数据按不同的变量分组，进行可视化展示。facet_wrap函数可以将一个变量按另一个变量分为多个小图展示，非常方便的进行分组展示。

facet_wrap函数可以将一个变量拆分为多个子图，设定参数nrow或ncol可以控制子图的列数或行数，从而实现多条件分组展示。

ggplot(data, aes(x, y)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~group, ncol=3, nrow=2)

二、基本用法

facet_wrap最基本的用法，就是按某个变量分组展示数据。在下面的例子中，我们对iris数据集进行了分组展示，根据花萼长度(Sepal.Length)将花型按照3列展示，每列展示2个子图。

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~Species, ncol=3, nrow=2)

三、修改标题和展示方式

facet_wrap可以根据自己的需要修改子图的标题和展示方式。通过在参数中添加主题(theme)、标签(labeller)、展示方式(strip)等，可以完全自定义子图的展示风格。

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~Species, ncol=3, nrow=2, 
             labeller = labeller(Species = c("setosa" = "山鸢尾", "versicolor" = "杂色鸢尾", "virginica" = "维吉尼亚鸢尾")),
             strip.position = "right",
             strip.background = element_blank(),
             strip.text = element_text(face="bold"),
             theme(strip.text = element_text(size=14, face="bold")))

四、修改排列方式

facet_wrap并不只是可以按照传统的水平或垂直排列方式，还可以通过修改排列方式，实现更多样化的展示风格。在下面的例子中，我们将iris数据集按照花型进行分组展示，但是展示方式并不是按照传统的格子形排列，而是使用了蜂窝形排列方式。

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~Species, ncol=2, nrow=2, 
             switch = "both",
             labeller = labeller(Species = c("setosa" = "山鸢尾", "versicolor" = "杂色鸢尾", "virginica" = "维吉尼亚鸢尾")),
             strip.position = "bottom",
             strip.background = element_blank(),
             strip.text = element_text(face="bold"),
             theme(strip.text = element_text(size=14, face="bold")),
             scale_x_continuous(expand=c(0.2,0.2)))

五、调整子图的尺寸

facet_wrap函数会自动调整子图的尺寸，让它们尽可能地填补整个绘图区域。但是如果需要调整子图的大小，也可以使用参数as.table = TRUE或者asp = ratio来实现。

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point() + 
  facet_wrap(~Species, ncol=3, nrow=2, as.table = T, 
             labeller = labeller(Species = c("setosa" = "山鸢尾", "versicolor" = "杂色鸢尾", "virginica" = "维吉尼亚鸢尾")),
             strip.position = "bottom",
             strip.background = element_blank(),
             strip.text = element_text(face="bold"),
             theme(strip.text = element_text(size=14, face="bold")),
             scale_x_continuous(expand=c(0.2,0.2)))

六、改变子图内容

facet_wrap不仅可以根据某个变量的不同值进行分组展示，还可以通过细致地操作，实现更加复杂的展示方式。比如在下面的例子中，我们将iris数据集中的每类花分为3组，然后根据组别展示子图，实现了更加细致的展示效果。

iris$group <- cut(1:nrow(iris), breaks = 3, labels = c("小", "中", "大"))
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~group + Species, ncol=3, nrow=2, 
             labeller = labeller(Species = c("setosa" = "山鸢尾", "versicolor" = "杂色鸢尾", "virginica" = "维吉尼亚鸢尾")),
             strip.position = "bottom",
             strip.background = element_blank(),
             strip.text = element_text(face="bold"),
             theme(strip.text = element_text(size=14, face="bold")),
             scale_x_continuous(expand=c(0.2,0.2)))

七、小结

facet_wrap作为一个非常重要的函数，常常用于分组展示数据。通过本文的介绍，读者可以掌握facet_wrap函数的基本使用方式，以及如何根据自己的需要进行修改。掌握facet_wrap之后，读者可以更加便捷的进行数据可视化处理。