17.1 PKG

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library(tidyverse)
library(hrbrthemes)
library(patchwork)
showtext::showtext.auto()

17.2 lollipop

Lollipop plot 本质上是bar plot 的变种，主要用于展示 分类变量 vs 数值变量 的关系。

这里有一个例子，展示了 2017 年 20 个最大出口国出口的武器数量：

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# 读取数据：从指定的 csv 文件读取数据
data <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/holtzy/data_to_viz/master/Example_dataset/7_OneCatOneNum.csv")

# 绘制 Lollipop 图
data |>
    filter(!is.na(Value)) |> # 过滤掉 Value 为 NA 的行
    arrange(Value) |> # 按 Value 升序排列
    tail(20) |> # 取出 Value 最大的 20 个国家
    mutate(Country = factor(Country, Country)) |> # 保持国家顺序
    ggplot(aes(y = Country, x = Value)) + # 设置 x, y 轴
    geom_segment(
        # 绘制竖线（lollipop 的“棒”）
        aes(x = 0, y = Country, xend = Value, yend = Country),
        color = "grey"
    ) +
    geom_point(size = 3, color = "#69b3a2") + # 绘制点（lollipop 的“糖”）
    theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
    theme(
        panel.grid.minor.y = element_blank(), # 去除次要网格线
        panel.grid.major.y = element_blank(), # 去除主要网格线
        legend.position = "none" # 不显示图例
    ) +
    labs(
        y = "",
        x = "武器出口数量",
    )

2017 年 20 个最大出口国的武器出口数量

与条形图相比, 有多个高度相同的条形时，Lollipop plot 特别有用：可以避免出现 cluttered 图形和摩尔效应。

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# 构造一个包含 20 个分组和对应数值的数据框
don <- data.frame(
  group = LETTERS[1:20], # 分组名称为 A~T
  val = 20 + rnorm(20)   # 每组的数值为 20 加上正态分布噪声
)

# 绘制条形图（Bar Plot）
p1 <- don |>
    arrange(val) |> # 按数值升序排列
    mutate(group = factor(group, group)) |> # 保持分组顺序
    ggplot(aes(x = group, y = val)) + # 设置 x, y 轴
      geom_bar(stat = "identity", fill = "#69b3a2") + # 绘制条形
      coord_flip() + # 翻转坐标轴，使分组在 y 轴
      theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
      theme(
        panel.grid.minor.y = element_blank(), # 去除次要网格线
        panel.grid.major.y = element_blank(), # 去除主要网格线
        legend.position = "none" # 不显示图例
      ) +
      xlab("") + # 不显示 x 轴标签
      ylab("Weapon quantity (SIPRI trend-indicator value)") # 设置 y 轴标签

# 绘制棒棒糖图（Lollipop Plot）
p2 <- don |>
    arrange(val) |> # 按数值升序排列
    mutate(group = factor(group, group)) |> # 保持分组顺序
    ggplot(aes(x = group, y = val)) + # 设置 x, y 轴
      geom_segment(aes(x = group, xend = group, y = 0, yend = val), color = "grey") + # 绘制竖线（棒棒糖的“棒”）
      geom_point(size = 3, color = "#69b3a2") + # 绘制点（棒棒糖的“糖”）
      coord_flip() + # 翻转坐标轴
      theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
      theme(
        panel.grid.minor.y = element_blank(), # 去除次要网格线
        panel.grid.major.y = element_blank(), # 去除主要网格线
        legend.position = "none" # 不显示图例
      ) +
      xlab("") + # 不显示 x 轴标签
      ylab("Weapon quantity (SIPRI trend-indicator value)") # 设置 y 轴标签

# 并排显示条形图和棒棒糖图
p1 + p2

条形图和棒棒糖图的比较

两组比较非常优雅:

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# 构造数据：生成 26 个分组（A~Z），每组有两个数值 value1 和 value2
value1 <- abs(rnorm(26)) * 2 # 生成 26 个正态分布的随机数，取绝对值并放大
don <- data.frame(
  x = LETTERS[1:26], # 分组名称为 A~Z
  value1 = value1,   # 第一组数值
  value2 = value1 + 1 + rnorm(26, sd = 1) # 第二组数值，在 value1 基础上加 1 并加噪声
) |>
  rowwise() |>
  mutate(mymean = mean(c(value1, value2))) |> # 计算每组的均值
  arrange(mymean) |> # 按均值升序排列
  mutate(x = factor(x, x)) # 保持分组顺序

# 绘制两组比较的棒棒糖图
ggplot(don) +
  # 绘制两组数值之间的线段（灰色，表示两组的差异）
  geom_segment(aes(x = x, xend = x, y = value1, yend = value2), color = "grey") +
  # 绘制第一组的点（绿色）
  geom_point(aes(x = x, y = value1), color = rgb(0.2, 0.7, 0.1, 0.8), size = 3) +
  # 绘制第二组的点（红色）
  geom_point(aes(x = x, y = value2), color = rgb(0.7, 0.2, 0.1, 0.8), size = 3) +
  coord_flip() + # 翻转坐标轴，使分组在 y 轴
  theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
  theme(
    legend.position = "none", # 不显示图例
    panel.border = element_blank() # 去除面板边框
  ) +
  xlab("") + # 不显示 x 轴标签
  ylab("Y 值")  # 设置 y 轴标签

两组比较的棒棒糖图

当子组数量在 3 到~7 之间时，这种类型的棒棒糖图也很不错：

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# 构造数据：每个分组有 6 个子组，共 4 个分组（grp1~grp4），每个子组有一个数值 val
value1 <- abs(rnorm(6)) * 2 # 生成 6 个正态分布的随机数，取绝对值并放大
don <- data.frame(
  x = LETTERS[1:24], # 子组名称为 A~X
  val = c(
    value1, # grp1 的数值
    value1 + 1 + rnorm(6, 14, 1), # grp2 的数值，在 value1 基础上加 1 和噪声
    value1 + 1 + rnorm(6, sd = 1), # grp3 的数值，在 value1 基础上加 1 和噪声
    value1 + 1 + rnorm(6, 12, 1) # grp4 的数值，在 value1 基础上加 1 和噪声
  ),
  grp = rep(c("grp1", "grp2", "grp3", "grp4"), each = 6) # 分组标签
) |>
  arrange(val) |> # 按数值升序排列
  mutate(x = factor(x, x)) # 保持子组顺序

# 绘制分面棒棒糖图，每个分面对应一个分组
ggplot(don) +
  geom_segment(aes(x = x, xend = x, y = 0, yend = val), color = "grey") + # 绘制竖线（棒棒糖的“棒”）
  geom_point(aes(x = x, y = val, color = grp), size = 3) + # 绘制点（棒棒糖的“糖”），不同分组不同颜色
  coord_flip() + # 翻转坐标轴，使子组在 y 轴
  theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
  theme(
    legend.position = "none", # 不显示图例
    panel.border = element_blank(), # 去除面板边框
    panel.spacing = unit(0.1, "lines"), # 分面间距
    strip.text.x = element_text(size = 8) # 分面标题字体大小
  ) +
  xlab("") + # 不显示 x 轴标签
  ylab("Value of Y") + # 设置 y 轴标签
  facet_wrap(~grp, ncol = 1, scale = "free_y") # 按分组分面显示，每列一个分组，y 轴自适应

分面棒棒糖图

注意:

  • 排序: 如果你的分类变量的级别没有明显的顺序，就按照它们的值对条形进行排序。
  • 如果必须保持未排序状态，最好使用条形图。棒棒糖图会更难阅读。
  • 想要反应每组有多个值？不要使用棒棒糖图。即使带有误差线，它也会隐藏信息，而其他类型的图形如箱线图或小提琴图则更合适。
  • 使用水平版本，标签更容易阅读

17.3 ggplot2

geom_point() 表示棒棒糖的糖，使用 geom_segment() 表示棒棒糖的棒。

17.3.1 基本

两个数值变量:

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data <- data.frame(x = seq(1, 30), y = abs(rnorm(30)))

ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_segment(aes(x = x, y = 0, xend = x, yend = y)) # 起始点的坐标

两个数值变量的棒棒糖图

分类变量 vs 数值变量:

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data <- data.frame(
  letter = LETTERS[1:26],
  value = abs(rnorm(26))
)

ggplot(data, aes(x = letter, y = value)) +
  geom_point() +
  geom_segment(aes(x = letter, y = 0, xend = letter, yend = value))

分类变量 vs 数值变量的棒棒糖图

17.3.2 定制

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ggplot(data, aes(x = letter, y = value)) +
  geom_segment(aes(x = letter, y = 0, xend = letter, yend = value)) +
  geom_point(
    size = 5,
    color = "red", # 设置点边框的颜色
    fill = alpha("orange", 0.3), # 使用 alpha 函数设置填充颜色的透明度
    alpha = 0.7,
    shape = 21,
    stroke = 2
  )

美化棒棒糖的“糖”
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ggplot(data, aes(x = letter, y = value)) +
  geom_segment(
    aes(x = letter, y = 0, xend = letter, yend = value),
    size = 1,
    color = "blue",
    linetype = "dotdash"
  ) +
  geom_point()

美化棒棒糖的“棒”
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ggplot(data, aes(x=letter, y=value)) +
  geom_segment( aes(x=letter, xend=letter, y=0, yend=value), color="grey") +
  geom_point( color="orange", size=4) +
  theme_light() +
  theme(
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.border = element_blank(),
    axis.ticks.x = element_blank()
  ) +
  xlab("") +
  ylab("Value of Y")

美化棒棒糖的“棒”和“糖” (主题)

17.3.3 水平

通过改变 x = 和 y = 的映射，可以创建水平棒棒糖图。

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ggplot(data, aes(x = value, y = letter)) +
  geom_segment(aes(x = 0, y = letter, xend = value, yend = letter), color = "skyblue") +
  geom_point(color = "blue", size = 4, alpha = 0.6) +
  theme_light()

水平棒棒糖图

17.3.4 基线

只需要改变 geom_segment() 映射即可。

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ggplot(data, aes(x = letter, y = value)) +
  geom_segment(aes(x = letter, y = 1, xend = letter, yend = value), color = "grey") +
  geom_point(color = "orange", size = 4) +
  theme_light() +
  theme(
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    panel.border = element_blank(),
    axis.ticks.x = element_blank()
  ) +
  xlab("") +
  ylab("Value of Y")

17.3.5 排序

fct_reorder() 可以用于对分类变量进行排序。

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data <- data.frame(
  name = c(
    "north",
    "south",
    "south-east",
    "north-west",
    "south-west",
    "north-east",
    "west",
    "east"
  ),
  val = sample(seq(1, 10), 8)
)


# 使用 fct_reorder 对 name 进行升序排序
ggplot(data, aes(x = fct_reorder(name, val), y = val)) +
  geom_segment(aes(xend = name, yend = 0)) +
  geom_point(size = 4, color = "orange") +
  coord_flip() +
  theme_bw() +
  xlab("")

17.3.6 哑铃

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# 生成数据：26 个分组（A~Z），每组有两个数值 value1 和 value2
value1 <- abs(rnorm(26)) * 2 # 生成 26 个正态分布的随机数，取绝对值并放大
data <- data.frame(
  x = LETTERS[1:26], # 分组名称为 A~Z
  value1 = value1,   # 第一组数值
  value2 = value1 + 1 + rnorm(26, sd = 1) # 第二组数值，在 value1 基础上加 1 并加噪声
)

# 使用每组均值对数据进行排序，便于图形展示
data <- data |>
  rowwise() |>
  mutate(mymean = mean(c(value1, value2))) |> # 计算每组的均值
  arrange(mymean) |> # 按均值升序排列
  mutate(x = factor(x, x)) # 保持分组顺序

# 绘制哑铃图
ggplot(data) +
  # 绘制两组数值之间的线段（灰色，表示两组的差异）
  geom_segment(
    aes(x = x, xend = x, y = value1, yend = value2),
    color = "grey"
  ) +
  # 绘制第一组的点（绿色）
  geom_point(
    aes(x = x, y = value1),
    color = rgb(0.2, 0.7, 0.1, 0.5),
    size = 3
  ) +
  # 绘制第二组的点（红色）
  geom_point(
    aes(x = x, y = value2),
    color = rgb(0.7, 0.2, 0.1, 0.5),
    size = 3
  ) +
  coord_flip() + # 翻转坐标轴，使分组在 y 轴
  theme_ipsum() + # 使用 hrbrthemes 包的主题
  theme(
    legend.position = "none", # 不显示图例
  ) +
  xlab("") + # 不显示 x 轴标签
  ylab("Y 值") # 设置 y 轴标签

哑铃图（Dumbbell plot）展示两组数值的比较

17.3.7 高亮

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# 创建数据
set.seed(1000)
data <- data.frame(
  x = LETTERS[1:26],           # 分组名称为A~Z
  y = abs(rnorm(26))           # 每组的数值为正态分布的绝对值
)

# 对数据按y值升序排序，并保持x的顺序
data <- data |>
  arrange(y) |>
  mutate(x = factor(x, x))

# 绘制棒棒糖图
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  # 绘制“棒”，高亮A组和D组
  geom_segment(
    aes(x = x, xend = x, y = 0, yend = y),
    color = ifelse(data$x %in% c("A", "D"), "orange", "grey"), # A和D为橙色，其余为灰色
    size = ifelse(data$x %in% c("A", "D"), 1.3, 0.7)           # A和D加粗
  ) +
  # 绘制“糖”，高亮A组和D组
  geom_point(
    color = ifelse(data$x %in% c("A", "D"), "orange", "grey"), # A和D为橙色，其余为灰色
    size = ifelse(data$x %in% c("A", "D"), 5, 2)               # A和D加大
  ) +
  theme_ipsum() +                # 使用hrbrthemes包的主题
  coord_flip() +                 # 翻转坐标轴，分组在y轴
  theme(
    legend.position = "none"     # 不显示图例
  ) +
  xlab("") +                     # 不显示x轴标签
  ylab("Value of Y") +           # 设置y轴标签
  ggtitle("How did groups A and D perform?") # 设置标题

# 添加注释文本，突出A组和D组
p +
  annotate(
    "text",
    x = grep("D", data$x), # D组的位置
    y = data$y[which(data$x == "D")] * 1.2, # D组y值的1.2倍
    label = "Group D is very impressive",    # 注释内容
    color = "orange",                        # 注释颜色
    size = 4,                                # 字体大小
    angle = 0,                               # 角度
    fontface = "bold",                       # 加粗
    hjust = 0                                # 左对齐
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = grep("A", data$x), # A组的位置
    y = data$y[which(data$x == "A")] * 1.2, # A组y值的1.2倍
    label = paste(
      "Group A is not too bad\n (val=",
      data$y[which(data$x == "A")] |> round(2),
      ")",
      sep = ""
    ),                                       # 注释内容，包含A组的数值
    color = "orange",                        # 注释颜色
    size = 4,                                # 字体大小
    angle = 0,                               # 角度
    fontface = "bold",                       # 加粗
    hjust = 0                                # 左对齐
  )

高亮显示A组和D组的棒棒糖图

17.3.8 条件颜色

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# 生成数据：x为0到2π的100个等间隔点，y为sin(x)加上正态噪声
x <- seq(0, 2*pi, length.out=100)
data <- data.frame(
  x = x, 
  y = sin(x) + rnorm(100, sd = 0.2)
)

# 添加一列mycolor，根据y值正负分类
data <- data |>
  mutate(mycolor = ifelse(y > 0, "type1", "type2"))

# 绘制棒棒糖图
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  # 绘制“棒”，根据mycolor着色
  geom_segment(
    aes(x = x, xend = x, y = 0, yend = y, color = mycolor),
    size = 1.3,
    alpha = 0.9
  ) +
  theme_light() + # 使用浅色主题
  theme(
    legend.position = "none",      # 不显示图例
    panel.border = element_blank() # 去除面板边框
  ) +
  xlab("") +                      # 不显示x轴标签
  ylab("Value of Y")              # 设置y轴标签

条件着色的棒棒糖图，根据y值正负显示不同颜色

17.4 Pearl

任天堂 64 上的 Mario Kart 64 赛车游戏的世界纪录

扩展哑铃图，展示额外的分组均值和标准差

办公室评分

带间隙列的哑铃图

定制注释的哑铃图