ggplot Facet

그룹화 방법

• 시각적요소를 활용 : color, shape, size
• 상대적 위치기반으로 나누어 plotting: facet

set.seed(666)
dd <- data.table( xx=rnorm(666), yy=rnorm(666))
dd[ , ty:=cut(xx, 3, labels=letters[1:3])]

dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) + geom_point(aes(color=ty))
dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) + geom_point(aes(shape=ty))
dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) + geom_point(aes(size=ty))

dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) + geom_point() + facet_wrap(~ty)

(시각적요소와는 달리) facet에서는 중복없이 plot을 나누므로, 그룹간의 비교를 좀 더 명확하게 볼수 있다.
추가적으로, 각 평균을 같이 배치하거나, 나머지 그룹값을 아래에 추가하는 방법을 활용할수 있다.

dd_each_mean <- dd %>% group_by(ty) %>% summarise(xx=mean(xx), yy=mean(yy)) %>% rename(ty2 =ty)
dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) + geom_point() + 
  geom_point(data=dd_each_mean, aes(color=ty2), size=1) +
  facet_wrap(~ty)

dd_bg <- dd[,c("xx","yy")]
dd %>% ggplot(aes(xx,yy)) +  geom_point(data=dd_bg, color="grey66") +
  geom_point() +  facet_wrap(~ty)

Continuous Variable 를 discrete Variable로 변환하여  Faceting

Facetting

dd <- data.table(mpg)[, c("hwy","cty","drv","cyl","year")]
p <- dd %>% ggplot(aes(hwy, cty, color=as.factor(cyl))) + geom_point() + 
               labs(x=NULL, y=NULL) + theme(legend.position="none")

facet_wrap()

가장 일반적인 형태

p + facet_wrap(~ cyl)
p + facet_wrap(~ year) 

형태는 다르지만 (~A+B+C) , (A~B+C), (A+B ~C) 순서만 다를뿐 결과는 같다.
각 factor변수의 level은 drv(3개), year(2개), cyl(4개)로 전체 조합은 24개이지만,
(24개가 아닌) 가능한 조합인 16개 plot만 그려진다.
조합에 수에 따라 자동적으로 word-wrap과 같이 row를 만들어 낸다.

p + facet_wrap(drv ~ year+cyl)
p + facet_wrap(year ~ cyl+drv)
p + facet_wrap(cyl+drv ~ year)

ncol/nrow 둘중에 하나만 정의하면, 나머지는 자동적으로 결정되어 하나만 설정하면된다. 
as.table은 Sorting의 기준을 설정하는 argument로 기본값이 True (위 왼쪽에서 아래오른쪽 순)이고, 
dir은 plot을 나열하는 순서의 기준을 설정하는 argument로 기본값이 horizontal (왼쪽에서 오른쪽 순)이다.

p + facet_wrap(cyl~drv)                
p + facet_wrap(cyl~drv, nrow=1)
p + facet_wrap(cyl~drv, ncol=5, nrow=2, as.table=F, dir="v")

facet_grid()

각 변수의 level의 length를 기준으로 Grid를 만들고, 들어갈 수 있는 곳에 Plot을 생성한다. 
각 factor변수의 level은 drv(3개), year(2개), cyl(4개)로 전체 조합은 24개이므로,
각 plot에 데이터가 없더라도 24개 plot이 모두 그려진다.
horizontally/ vertically 로 자를경우에는  . 을 표기하여 가독성을 높인다.
space라는 argument는 scale과 값은 같다. 

p + facet_grid(.~cyl)
p + facet_grid(drv~cyl)
p + facet_grid(drv~year+cyl)

facet_wrap vs. facet_grid 비교

gridExtra::grid.arrange(
  p + facet_wrap(year~drv),
  p + facet_grid(year~drv)
)

using string variable

p + facet_grid(drv~year+cyl)
#same
fv <- 'drv~year+cyl'
p + facet_grid(as.formula(glue({fv})))

위치를 제어하는 요소

Layer :: position

Layer 안에 겹치는 Object들 위치 조정

Guide :: Facetting

Data의 subset들을  한 페이지에 분리하여 여러 Plot으로 배치

Guide :: Scaling

Data가 위치를 매핑하는 방법

facet_wrap()과 facet_grid()의 argument로 사용할 때,

dd <- subset(mpg, cyl!=5 & drv%in%c("4","f") & class!="2seater")
dd$model        <- reorder(dd$model,         dd$cty)
dd$manufacturer <- reorder(dd$manufacturer, -dd$cty)

dd %>% ggplot(aes(cty, model)) + geom_point()

dd %>% ggplot(aes(cty, model)) + geom_point() +
       facet_grid(manufacturer~.)

dd %>% ggplot(aes(cty, model)) + geom_point() +
  facet_grid(manufacturer~., scales="free_y")

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

Guide :: Coordinate System

Scailng 조합을 통해 2차원 좌표계 만들기

panel로 분리된 sub-plot

-----------------------------------

position_dodge Dodge overlapping objects side-to-side
position_fill Stack overlapping objects on top of each another
position_identity Don't adjust position
position_jitter Jitter points to avoid overplotting
position_jitterdodge Simultaneously dodge and jitter
position_nudge Nudge points a fixed distance
position_stack Stack overlapping objects on top of each another

facet_grid Lay out panels in a grid
facet_wrap Wrap a 1d ribbon of panels into 2d