R語言可視化——圖表美化與套用主題（下）

01-28

昨天的分享跟大家簡單介紹了關於柱形圖圖表元素美化的思路，今天接著分享關於套用主題。

因為單獨使用代碼來調整單個圖表元素，實在是太費勁了，更何況圖表的細節元素有那麼多，每一個都要單獨寫一句代碼，即便簡化後，也是一筆很大的工作量。

所以R社區的開發者就創造出了圖表主題包這種半成品的圖表模板，通過基礎圖表輸出+套用訂製主題來達到高效圖表美化的目標。

這裡為了圖表效果最佳，我不用內置數據集，直接使用代碼生成數據框：

data<-data.frame(conpany=c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Revenue=c(5000,3500,2300,2100,3100))n

以上使用函數生成了2015年五個著名互聯網公司的年度營業額數據（數據純屬虛構，無從考證）數據指標。

然後載入我們需要的做圖包：特別是grid和ggthemes包將是我們調整與美化圖表的主要支撐。

library(ggplot2)nlibrary(ggthemes)nlibrary(grid)n

下面我們就可以直接使用ggplot作圖了，大家應該還記得昨天的柱形圖語法吧：

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+geom_bar(stat="identity")n

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")n

坦白的說，這個圖表足夠精準、簡潔、實用，無論是用在論文里還是用在報告中，都沒有太大問題，至少是不算難看。

可是既然有能做的更美，而又不會浪費太多時間的方法，為啥不用呢~

接下來就是ggthemes包的定製主題大展拳腳的時候了~

我們用以上圖表的最初代碼再加上特定主題，效果一下子六上天！

主題：theme_bw()

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_bw()n

主題：theme_wsj()

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_wsj()n

主題+顏色主題：theme_wsj()+scale_fill_wsj("rgby", "")

以上圖表套用華爾街日報的主題模板和配色模板，看起來已經很完美了，但是圖表中依然有很多不完美的地方，比如刻度線太短、單序列卻添加了多餘的圖例、字體不太符合我們的審美。

下面一個一個解決：

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_wsj()+nscale_fill_wsj()+ngeom_text(aes(label = Revenue, vjust = -0.5, hjust = 0.5))+ntheme(legend.position=none,axis.ticks.length=unit(0.5,cm))n

以上過程在使用華爾街日報主題及配色包的同時，添加了我們需要的數據標籤、刪除了無效圖例、同時加長了刻度線等圖表元素。

其實以上所用到的圖表主題內仍然是可以添加可選參數的：

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+、geom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_wsj(color="gray")+nscale_fill_wsj("rgby", "")+ngeom_text(aes(label = Revenue, vjust = -0.5, hjust = 0.5))+ntheme(legend.position=none,axis.ticks.length=unit(0.5,cm))n

當然，如果我們找到了更好的一組配色，我們也可以僅僅使用華爾街日報的主題，而使用我們自己準備好的調色板：

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_wsj()+nscale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+ngeom_text(aes(label = Revenue, vjust = -0.5, hjust = 0.5))+ntheme(legend.position=none,axis.ticks.length=unit(0.5,cm))n

當你厭倦了華爾街日報的風格的時候，你也可以試一試經濟學人的風格主題：

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+ngeom_bar(stat="identity")+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_economist(base_size=14)+nscale_fill_economist()+ngeom_text(aes(label = Revenue, vjust = -0.5, hjust = 0.5))+ntheme(legend.position=none,axis.ticks.length=unit(0.5,cm))n

如果你覺得柱形圖的數據條間距太寬，也可以通過在在geom_bar()中利用width_=0.65參數進行自定義修改。

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+ngeom_bar(stat="identity",width_=0.65)+nlabs(x="Company",y="The Revenue of 2015($)")+nggtitle("The Financial Performance of five giant")+ntheme_economist(base_size=14)+nscale_fill_economist()+ngeom_text(aes(label = Revenue, vjust = -0.5, hjust = 0.5))+ntheme(legend.position=none,axis.ticks.length=unit(0.5,cm))n

其實無論怎麼樣，雖然套用行業頂級水平的主題可以節省我們很多作圖時間，提升作圖效率，但是畢竟與自己部門或者企業的風格相差甚遠，如果是所在的企業比較重視企業形象或者強調品牌概念的話，最好還是在別人的主題基礎上，針對業務要求再做一些局部調整，這樣才能即吸收別家的長處，又兼顧自己的特色。

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