使用ggplot2進行數據可視化：散點圖篇
The simple graph has brought more information to the data analyst’s mind than any other device. —John Tukey
在數據分析中，進行數據可視化是一個重要的步驟。在前期對數據進行初步探索時，數據可視化會讓我們對數據有一個初步的瞭解；而在後期進行分析和交流時，數據可視化可以爲別人提供更加有效、易讀的信息。
在R語言中，有這兩個繪圖系統：傳統繪圖系統和Grid繪圖系統，此外還有兩個基於Grid繪圖系統的主流拓展包：lattice和ggplot2。在這裏主要介紹的是ggplot2包在數據可視化中的運用。ggplot2提供了全面的、基於語法的、連貫一致的圖形生成系統，允許用戶創建新穎的、有創造性的數據可視化圖形。雖然ggplot2的學習曲線陡峭，但是隻要掌握其語法規則，能夠在很短的時間內生成達到出版水平的圖形。所以，ggplot2是R數據可視化中重要的擴展包。
使用散點圖觀察兩個連續性變量的關係
有時候，我們想要知道兩個連續性變量是否存在某種關係，如線性、非線性、正相關、負相關等等，我們通常繪製散點圖初步觀察這種關係是否存在。
使用的示例數據集
在這裏，我們主要是用的數據集是“mpg”。該數據集包含了1999-2008年部分車型以及其燃料消耗等數據。該數據集是ggplot2包一個示例數據集，我們可以使用查看該數據集前幾行：
library(ggplot2)
data(mpg)
head(mpg)
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manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class
<chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr>
1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p compact
2 audi a4 1.8 1999 4 manual(m5) f 21 29 p compact
3 audi a4 2.0 2008 4 manual(m6) f 20 31 p compact
4 audi a4 2.0 2008 4 auto(av) f 21 30 p compact
5 audi a4 2.8 1999 6 auto(l5) f 16 26 p compact
6 audi a4 2.8 1999 6 manual(m5) f 18 26 p compact此外，可以使用?mpg在Rstudio上查看詳細的解釋。
散點圖的可視化
在這裏，我們想要知道的是，發動機排量（displ）和燃油效率（hwy）之間存在什麼關係。
- displ：發動機的排放量，單位升；
- hwy：highway miles per gallon，每加侖汽油行駛的距離，單位米/加侖。
根據平時的經驗來看，發動機排量越小，每加侖汽油行駛的距離就越長，即，燃油效率就越高。 那麼在這個數據集中，是怎樣的一種情況呢？在散點圖中，我們可以觀察到他們之間的關係。使用ggpolot2進行散點圖的繪製代碼如下：
library(ggplot2)
ggplot(mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
geom_point()
我們可以從上圖看到，隨着發動機排量的升高，每加侖汽油行駛的距離就越短，發動機排量和燃油效率存在着線性的關係。對於上述的代碼，ggplot2到底是如何工作的？
在ggplot2中，我們是首先需要告訴函數使用哪一個數據集，然後給他規定橫軸和縱軸分別表示哪些變量。在上面的代碼中，我們在ggplot()函數中規定了數據集以及橫縱座標所代表的變量。然而單單使用ggplot()函數僅僅只能生成一個橫縱座標軸（下圖）。所以我們還需要告訴系統，我們想要畫的是什麼類型的圖，這個由geom_point()函數來告訴系統，我們想畫的是散點圖。geom_point()這種函數稱爲幾何函數，在ggplot2中，這樣的幾何函數有很多，如條形圖 ：geom_bar()，箱線圖：goem_boxplot()，直方圖：geom_histogram()等等。
我們在使用ggolot(mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))時，我們已經將橫軸和縱軸的變量設爲了全局變量。全局變量意味着後續的圖形全部是在這個橫縱座標下繪製的，比如，我們想添加一條光滑在這個圖形的基礎上添加一條光滑的曲線：
ggplot(mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
geom_point()+
geom_smooth()
除了這種方法外，我們還可以在幾何函數下爲每一個圖形設置其橫軸及縱軸，當這樣設置時，意味着設置的橫軸與縱軸的變量僅僅適用於這個幾何函數。下面的代碼表示使用displ和hwy變量繪製散點圖，使用displ和cty變量繪製光滑曲線：
ggplot(mpg)+
geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
geom_smooth(mapping = aes(x=displ,y=cty))
雖然縱軸顯示的是hwy，但是光滑曲線並不是hwy爲縱軸進行繪製的。
分組
重新審視圖一的散點圖，我們發現有一些異常值，出乎我們的意料：這些車在大排量下居然也有着較好的燃油效率。這些異常值的是否與其他的因素有關，和什麼因素有關？這些在總體的數據中我們無法觀察到不同。所以我們需要對這些數據進行分組。在這個數據集中，我們注意到車輛有着不同的類型，因此，我們選擇對其車型進行分組，看看不同組別的汽車有什麼不同。
在ggplot2中，可以很簡便的看到各個分組的情況：
ggplot(mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy,colour = class))+
geom_point()
需要注意的是，ggplot2中，分組的函數必須放在aes()中，否則這會出現錯誤。
分組之後，我們發現異常值基本都屬於一種車型：2seater。這種車型是一種跑車，擁有者大排量的發動機和較輕的車身，所以使其在同樣的排量下，能夠擁有着更好的燃油效率。
在ggplot2中，不僅僅可以使用顏色進行分組，還可以使用形狀（shape）、透明度（alpha）、大小（size）進行分組。當然，在某些情況下，某種分組的效果不一定合適。在ggplot2中，一次只能使用最多六種形狀（shape），所以在用形狀進行分組的時候，會遇到下面的情況：
ggplot(mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy,shape = class))+
geom_point()
Warning messages:
1: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values
because more than 6 becomes difficult to discriminate; you have
7. Consider specifying shapes manually if you must have them.
2: Removed 62 rows containing missing values (geom_point). 
這時候，Suv不再顯示。
選擇子集
有時候，我們不想看所有的數據，只想看看SUV這一個車型不同排量和燃油效率的關係。那麼應該如何進行繪圖呢？
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
geom_point(data = filter(mpg,class == "suv"))
備註：在使用filter()函數時，需要載入dplyr包，不然會報錯。
除了這種單一的提取出不同子集的方法外，我們還可以使用分面（Facets）將所有的子集繪製出來。
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+
geom_point()+
facet_wrap(~class,nrow = 2)
使用的函數facet_warp()需要添加一個公式型的參數，這是R中的一種數據結構形式，而不是指數學上的等式。這種表達方法在進行迴歸分析的時候經常會被使用。
這部分，我們查看了如何在ggplot2中初步探索兩個變量之間的關係，如何繪製散點圖，並且添加光滑曲線，如何用不同的形式表達不同的子集，如何繪製其中的一個子集，如何使用分面在一個圖形中繪製不同的子集。接下來，我們將要探討的是條形圖在ggplot2中應該如何繪製。