ggplot2: facet_wrap, facet_grid

Introducción

ggplot2 es un paquete de visualización de datos en R que utiliza la gramática de gráficos para crear gráficos flexibles y de alta calidad. Con su sintaxis intuitiva, amplias opciones de personalización y variedad de gráficos predefinidos, ggplot2 se ha convertido en una herramienta popular y poderosa para la visualización de datos en la comunidad de R.

facet_grid y facet_wrap son dos funciones en el paquete ggplot2 de R que permiten dividir un gráfico en múltiples paneles según las variables de una o varias variables categóricas. Estas funciones son especialmente útiles cuando se desea explorar la relación entre variables en diferentes subconjuntos de datos.

Facet wrap

library(ggplot2)
mpg2 <- subset(mpg, cyl != 5 & drv %in% c("4", "f") & class != "2seater")
base <- ggplot(mpg2, aes(displ, hwy)) + 
  geom_blank() + 
  xlab(NULL) + 
  ylab(NULL)

base + facet_wrap(~class, ncol = 3)

base + facet_wrap(~class, ncol = 3, as.table = FALSE)

base + facet_wrap(~class, nrow = 3)

base + facet_wrap(~class, nrow = 3, dir = "v")

Facet grid

base + facet_grid(. ~ cyl)

• facet_grid() dispone los gráficos en una cuadrícula 2D, definida por una fórmula:

. ~ a distribuye los valores de a a través de las columnas. Esta dirección facilita las comparaciones de la posición y, porque las escalas verticales están alineadas.

base + facet_grid(. ~ cyl)

• b ~ . reparte los valores de b por las filas. Esta dirección facilita la comparación de la posición x porque las escalas horizontales están alineadas. Esto la hace especialmente útil para comparar distribuciones.

base + facet_grid(drv ~ .)

• b ~ a distribuye a a lo largo de las columnas y b a lo largo de las filas. Normalmente querrás poner la variable con el mayor número de niveles en las columnas, para aprovechar la relación de aspecto de tu pantalla.

base + facet_grid(drv ~ cyl)

Puede utilizar múltiples variables en las filas o columnas, “sumándolas”, por ejemplo a + b ~ c + d. Las variables que aparecen juntas en las filas o columnas están anidadas en el sentido de que sólo las combinaciones que aparecen en los datos aparecerán en el gráfico. Las variables que se especifican en filas y columnas se cruzarán: se mostrarán todas las combinaciones, incluidas las que no aparecían en el conjunto de datos original: esto puede dar lugar a paneles vacíos.

# Simulación de datos
set.seed(4)
x <- runif(500)
y <- 4 * x ^ 2 + rnorm(length(x), sd = 5)
grupo1 <- ifelse(x < 0.4, "G1", ifelse(x < 0.6, "G2", ifelse(x < 0.8, "G3", "G4")))
grupo2 <- ifelse(y < 0.5, "A", "B")
x <- x + runif(length(x), -0.5, 0.5)

# Data frame
df <- data.frame(x = x, y = y, grupo1 = grupo1, grupo2 = grupo2)

# Matriz de gráficos
ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = grupo1)) +
  geom_point(show.legend = FALSE) +
  facet_grid(grupo1 ~ grupo2, scales = "free") 

Controlando escalas

economics_long

# A tibble: 2,870 × 4
   date       variable value  value01
   <date>     <chr>    <dbl>    <dbl>
 1 1967-07-01 pce       507. 0       
 2 1967-08-01 pce       510. 0.000265
 3 1967-09-01 pce       516. 0.000762
 4 1967-10-01 pce       512. 0.000471
 5 1967-11-01 pce       517. 0.000916
 6 1967-12-01 pce       525. 0.00157 
 7 1968-01-01 pce       531. 0.00207 
 8 1968-02-01 pce       534. 0.00230 
 9 1968-03-01 pce       544. 0.00322 
10 1968-04-01 pce       544  0.00319 
# ℹ 2,860 more rows

ggplot(economics_long, aes(date, value)) + 
  geom_line() + 
  facet_wrap(~variable, scales = "free_y", ncol = 1)

mpg2$model <- reorder(mpg2$model, mpg2$cty)
mpg2$manufacturer <- reorder(mpg2$manufacturer, -mpg2$cty)

ggplot(mpg2, aes(cty, model)) + 
  geom_point() + 
  facet_grid(manufacturer ~ ., scales = "free", space = "free") +
  theme(strip.text.y = element_text(angle = 0))