简介

这篇也是分享最近统计建模中所绘制的一副图形。总体而言和前面的几篇：xxx 类似。都是从“数据导入”到“基于分面的可视化”。但是本文的小技巧是，在不同的分面中添加直线。最后得到的图形如下：

注意：本文数据和代码在公众号后台回复[建模比赛案例图形]即可免费获取。

导入数据

使用 readxl 包中的 read_excel() 加载 sheet=3 的数据集。预览如下：

# install.packages("readxl")
library(readxl)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(viridis)
library(showtext)
showtext_auto()


dat3 = read_excel("test.xlsx",sheet=3,na="NA")
head(dat3)

数据处理

使用 Tidyverse 包中的 pivot_longer() 将宽表转化为长表，具体教程可见：《R语言教程》。此时得到 ggplot2 所需的数据类型。

dat3 %>%
  pivot_longer(
    cols = `官方结果`:`XGBoost`,
    names_to = "模型",
    names_transform = list(模型 = as.character),
    values_to = "value") -> dat_3_new
dat_3_new$ 模型 = factor(dat_3_new$ 模型,
                      levels = c("官方结果","朴素贝叶斯","支持向量机",
                                 "决策树","随机森林","XGBoost"))

注意： 这里将模型该列转化为因子形式，并将因子水平进行设定。如果不设定，会按照首字拼写从小到大排序。本文想将“官方结果”放到第一位与其他方法比较，所以进行了这样的处理。

数据可视化

传统方法

传统方法可以得到以下图形。但是小编想加入“官方结果”的横线，从而突出我们方法和该结果的比较。

dat_3_new %>% ggplot(aes(`模型`,value,fill = `模型`)) + 
  geom_col() +
  facet_wrap(vars(`叶类名称`)) +
  theme_bw() + ylab("准确度") + xlab("") + #主题设置
  scale_fill_viridis(discrete = T,option = "D") +
  theme(panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'bottom',
        legend.direction = "horizontal",
       axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks.x = element_blank())

各分面添加横线

这里首先构建 dummy2 数据框。

注意：列名称的构建， “叶类名称”名称需要和分面中的名称一致；“Z” 中赋值为“官方结果”（会按照这个数据画横线）。

dummy2 <- data.frame(叶类名称 = dat3$ 叶类名称, Z = dat3$ 官方结果)

之后，在原始代码中加入geom_hline(data = dummy2,aes(yintercept = Z)) 即可。

dummy2 <- data.frame(叶类名称 = dat3$ 叶类名称, Z = dat3$ 官方结果)
dat_3_new %>% ggplot(aes(`模型`,value,fill = `模型`)) + 
  geom_col() +
  facet_wrap(vars(`叶类名称`)) +
  geom_hline(data = dummy2,aes(yintercept = Z)) +
  # scale_fill_manual(values = cols[1:6]) +
  theme_bw() + ylab("准确度") + xlab("") + #主题设置
  scale_fill_viridis(discrete = T,option = "D") +
  theme(panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'bottom',
        legend.direction = "horizontal",
       axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks.x = element_blank())

全文代码

dat3 = read_excel("test.xlsx",sheet=3,na="NA")
head(dat3)
dat3 %>%
  pivot_longer(
    cols = `官方结果`:`XGBoost`,
    names_to = "模型",
    names_transform = list(模型 = as.character),
    values_to = "value") -> dat_3_new

dat_3_new$ 模型 = fct_relevel(dat_3_new$ 模型, 
                           "官方结果","朴素贝叶斯","支持向量机","决策树","随机森林","XGBoost")

head(dat_3_new)

dummy2 <- data.frame(叶类名称 = dat3$ 叶类名称, Z = dat3$ 官方结果)
dat_3_new %>% ggplot(aes(`模型`,value,fill = `模型`)) + 
  geom_col() +
  facet_wrap(vars(`叶类名称`)) +
  geom_hline(data = dummy2,aes(yintercept = Z)) +
  # scale_fill_manual(values = cols[1:6]) +
  theme_bw() + ylab("准确度") + xlab("") + #主题设置
  scale_fill_viridis(discrete = T,option = "D") +
  theme(panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'bottom',
        legend.direction = "horizontal",
       axis.text.x = element_blank(),
       axis.ticks.x = element_blank())