经济学人风格统计分布图怎样绘制？！一行代码搞定

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     作者：宁俊骐

     来源：DataCharm

今天小编给大家推荐一种绘制另类分布图的绘制方法，其可以绘制出经济学人风格的箱线分布统计图。当然，你可以将其看作是箱线图的另外一种可视化形式。涉及的知识点为R-ggeconodist包绘图技巧，详细内容如下：

• R-ggeconodist包简介

• R-ggeconodist包样例介绍

R-ggeconodist包简介

R-ggeconodist包作为建立在ggplot2基础上的第三方包，其可以任意添加其他图层(geom_),当然，其目的是帮助我们绘制出经济学人风格样式的箱线统计图，主要包含的绘图函数如下：

• add_econodist_legend():获取经济学人风格的图例(econodist legend )

• econodist_legend_grob():创建与Econodist图表一起使用的图grob。

• geom_econodist():经济学人图层绘制。

• left_align():帮助将ggplot2绘图组件左侧。

• theme_econodist()：经济学人风格的ggplot2绘图主题。

接下来，小编就通过几个例子介绍R-ggeconodist包的绘图效果。

R-ggeconodist包样例介绍

「样例一」：ggplot2::geom_boxplot() 和 ggeconodist::geom_econodist()

• ggplot2::geom_boxplot()

library(tidyverse)
library(ggtext)
library(hrbrthemes)
library(wesanderson)
library(ggsci)
library(ggeconodist)
 
plot01 <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + 
  geom_boxplot() +
  labs(
    title = "Example of <span style='color:#D20F26'>ggplot2::geom_boxplot function</span>",
    subtitle = "processed charts with <span style='color:#1A73E8'>geom_boxplot()</span>",
    caption = "Visualization by <span style='color:#0057FF'>DataCharm</span>") +
  hrbrthemes::theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,color = "black",
                                  size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12)),
    plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
    plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)
      )

• ggeconodist::geom_econodist()

plot01_01 <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + 
  ggeconodist::geom_econodist(width = 0.25) +
  labs(
    title = "Example of <span style='color:#D20F26'>ggeconodist::geom_econodist function</span>",
    subtitle = "processed charts with <span style='color:#1A73E8'>geom_econodist()</span>",
    caption = "Visualization by <span style='color:#0057FF'>DataCharm</span>") +
  hrbrthemes::theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,color = "black",
                                  size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12)),
    plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
    plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)
      )

下面这幅图可以更好的对比两者不同的可视化效果：

介绍完具体的不同之后，我们再试着对其默认的颜色进行更改：

「样例二」：

plot02 <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + 
  ggeconodist::geom_econodist(width = 0.5,median_point_size = 1.5,tenth_col = "#BC3C28", ninetieth_col = "#0072B5") +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "Example of <span style='color:#D20F26'>ggeconodist::geom_econodist function</span>",
    subtitle = "processed charts with <span style='color:#1A73E8'>geom_econodist()</span>",
    caption = "Visualization by <span style='color:#0057FF'>DataCharm</span>") +
  hrbrthemes::theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,color = "black",
                                  size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12)),
    plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
    plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)
      )

当然，你还可以附上不同颜色：

「样例三」：

plot03 <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + 
  ggeconodist::geom_econodist(aes(fill=factor(drv)),alpha=.5) +
  ggsci::scale_fill_nejm()+
  labs(
    title = "Example of <span style='color:#D20F26'>ggeconodist::geom_econodist function</span>",
    subtitle = "processed charts with <span style='color:#1A73E8'>geom_econodist()</span>",
    caption = "Visualization by <span style='color:#0057FF'>DataCharm</span>") +
  hrbrthemes::theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,color = "black",
                                  size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12)),
    plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
    plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)
      )

「样例四」：添加额外样例

gapminder %>%
  filter(year %in% c(1952, 1962, 1972, 1982, 1992, 2002)) %>%
  filter(continent != "Oceania") %>%
  ggplot(aes(x = factor(year), y = lifeExp, fill = continent)) +
  geom_econodist(
    median_point_size = 1.2,
    tenth_col = "#b07aa1",
    ninetieth_col = "#591a4f",
    alpha = .5,
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggsci::scale_fill_jama(name = NULL) +
  coord_flip() +
  facet_wrap(~continent, nrow = 4) +
   labs(
    title = "Example of <span style='color:#D20F26'>ggeconodist::geom_econodist function</span>",
    subtitle = "processed charts with <span style='color:#1A73E8'>geom_econodist()</span>",
    caption = "Visualization by <span style='color:#0057FF'>DataCharm</span>") +
  hrbrthemes::theme_ipsum_rc(base_family = "Roboto Condensed") +
  theme(
    plot.title = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,color = "black",
                                  size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12)),
    plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
    plot.caption = element_markdown(face = 'bold',size = 12)
      ) %>% 
  # 添加额外图例
  add_econodist_legend(
    econodist_legend_grob(
      tenth_col = "#b07aa1",
      ninetieth_col = "#591a4f",
    ), 
    below = "axis-b-1-4", 
    just = "right"
  ) %>% 
  grid.draw() %>% 
ggsave(filename = geom_econodist04.png",
  width = 7.5, height = 8, dpi = 900)

更多详细内容可参考：R-ggeconodist介绍^[1]

总结

今天小编介绍了另类的分布统计图绘制(geom_econodist),带给大家不一样的视觉效果，希望小伙伴们可以尝试下~~

◆ ◆ ◆  ◆ ◆
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