原文地址：R笔记3：ggplot绘制商务图表--杂志级商业图表
作者：刘万祥ExcelPro
文/ExcelPro的图表博客（转载请保留出处）
0、作图流程
如果是非IT人士，由于以往都是使用Excel作图，在看ggplot的两本书时会很困惑，一是书中的例子都是使用系统自带的数据集，初学者不知道如何换成自己的数据；二是那些数据集都是长数据，而初学者的数据可能都是宽数据，那些代码无法用。
经过摸索，R作图可能是如下流程：
读入数据 -> 数据塑形 -> 绘制图表 -> 雕琢图表 -> 导出图表
数据塑形是个新词汇，其实类似于在Excel中的作图数据准备。如果你的数据是类似订单清单这样的“长数据”，可以直接用来作图；如果是类似二维统计表格那样的“宽数据”，就可能需要进行“宽转长”的数据塑形。
和《
图表之道》之前琢磨商业图表做法一样，本帖以制作一个常见的簇状柱形图为例，来学习ggplot作图的过程。
1、读入数据
由于我的数据是个简单的二维统计表格，读进去后是这样的：
mydat <- read.csv("c:/rstudy/table1.csv")
quarter yahoo google
1 '04 III 18 8
2 '04 IV 19 18
3 '05 I 7 24
这个格式就是宽数据，不适合R作图，需要转换为长数据。
2、数据塑形
下面把宽数据转换为长数据。有多种方法，这里使用reshape2包里的melt方法。
library(reshape2)
mydat2 <- melt(mydat,id.vars="quarter",variable.name="company",value.name="count")
即以第1列quarter为关键字，把yahoo和google转换为字段company，指标则放入字段count。现在数据是这样的，这就是长格式了：
quarter company count
1 '04 III yahoo 18
2 '04 IV yahoo 19
3 '05 I yahoo 7
4 '04 III google 8
5 '04 IV google 18
6 '05 I google 24
3、绘制图表
要制作一个簇状的柱形图，需要在geom_bar()中指明position="dodge"，dodge的意思是避开，那就是绘制成并列的样子了。
library(ggplot2)
p <- ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge")
p
这就是ggplot绘制图表的默认样式，网络上的各种教程也只介绍到这里为止。这个样式非常平实朴素，看起来很舒服很耐看，它是根据塔夫特等专家的理论设计的，适合科研、论文、统计之类的运用场景，但并不太适合商务环境。如果要制作《图表之道》中介绍的商务风格图表，下面需要进一步雕琢图表。
4、雕琢图表
雕琢图表最快的方式是套用主题，这和Excel是类似的。有人制作了ggthemes主题包，可以用来更改图表的主题外观。我喜欢其中的wsj和economist主题，就是我们推崇的华尔街日报风格和经济学人风格。先安装和加载ggthemes包：
install.packages("ggthemes")
library(ggthemes)
4.1、通过添加theme_wsj()，使用wsj主题，图表的背景、样式就变成wsj风格的了。
p + theme_wsj() + ggtitle("华尔街日报风格图表")
4.2、但现在填充色还是默认的，可添加scale_fill_wsj()，图表变成了wsj的填充色，并且图例前的标题也自动没有了。如果是散点或折线图，可使用scale_color_wsj()。
p + theme_wsj() + scale_fill_wsj("rgby", "") + ggtitle("华尔街日报风格图表")
非常经典的wsj图表配色风格。其中scale_fill_wsj() 的参数可以使用colors6，rgby，dem_rep，red_green，black_green，都是wsj常用的配色方案，非常好。
4.3、也可以手动指定柱形图的颜色，这样就可以使用我们看到的好的配色方案。这两个颜色是用《图表之道》介绍的吸色方法拾取的，方法见该书第1章。
p + theme_wsj() + scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0")) + ggtitle("华尔街日报风格图表")
其他微调：现在图表还有些地方有ggplot的影子，可以继续微调一下。
4.4、柱形图的组间间距可以调整大一点，经测试，使用width=0.65接近Excel里的分类间距100%。
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
theme_wsj()+
scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
ggtitle("华尔街日报风格图表")
4.5、一直觉得wsj图表的x轴刻度线特别长，是显著区别于Excel图表的一个地方，在Excel中实现代价太大，ggplot则有这个设置选项，可以设定其长度。
library(grid) #使用unit需要先加载grid
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
theme_wsj()+
scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
ggtitle("华尔街日报风格图表")+
theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))
x轴刻度线变长了，但同时y轴的标签与网格线的距离也变大了，不知到如何只针对x轴，尝试axis.ticks.x.length无此属性，有知道的朋友望指点。
4.6、使用自定义颜色时，图例里出现了字段名称，不需要，可以单独去掉：
library(grid) #使用unit需要先加载grid
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
theme_wsj()+
scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
ggtitle("华尔街日报风格图表")+
theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))+
guides(fill=guide_legend(title=NULL))
4.7、theme_wsj()里可以指定背景色，换成其他背景如灰色也很不错。有brown, gray, green, blue四种颜色可选，默认就是上面的brown。
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
theme_wsj(color="gray")+
scale_fill_manual(values=c("#FB882C","#5B88A0"))+
ggtitle("华尔街日报风格图表")+
theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))+
guides(fill=guide_legend(title=NULL))
现在图表已经非常接近华尔街日报图表的风格和气质了，适合商务环境使用。
我们雕琢图表的过程，是把图表做到尽量符合商务图表的风格和气质，倒不一定要做到一模一样，神似即可。事实上，到第4步里的每一个图，都已经很好，比较商务。
另，如果使用经济学人的主题，图表马上变成下面这个样子，有兴趣可以继续雕琢。
ggplot(mydat2,aes(x=quarter,y=count,fill=company))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge",width=0.65)+
theme_economist(base_size=14)+
scale_fill_economist()+
ggtitle("经济学人风格图表")+
guides(fill=guide_legend(title=NULL))
5、导出图表
一般用途直接通过Rstudio的界面导出即可。编程情况下则可输出到图片或pdf。
***
以上就是摸索用ggplot制作一个商务图表的过程，由于只是看书捣腾的，不知方式是否正确，如不对请轻拍。
通过这个练习过程，可以知道ggplot绘制图表的设定选项非常丰富，但这些都需要以代码设定，没有手册不可能都记住，为了做这个图查选项，我是反复查书的对应章节好几遍。
好的是代码一旦完成，可以反复使用，新的数据做图时替换数据源就可以，效率高，而且可以保证出图的格式一模一样。Excel制图则很难保证两次作图能格式化到一模一样，除非也是做好了模板套用。
折腾的结论是，一般工作环境下的普通图表还是用Excel来做，对于过于复杂、高级、超出Excel能力范围的图表，可以考虑利用ggplot来制作。当然，这是对统计格式的小数据而言，如果是几百兆的长数据，ggplot会有非常大的优势。
参考书目：R graphics cookbook，中文版名R数据可视化手册。
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