33  Diagramme mit ggplot()

Author

Affiliation

Jörg große Schlarmann

Hochschule Niederrhein

Das Zusatzpaket ggplot (für grammar of graphics plot) ist Hadley Wickhams (2012) R-Implementation der Grammar of Graphics von Leland Wilkinson (2005). Es ist eines der ersten Pakete des Tidyverse (welches damals noch nicht so hieß). Die Funktion zum plotten heisst ggplot(), das Installationspaket in R lautet jedoch ggplot2.

Unter https://ggplot2-book.org ist eine detaillierte Anleitung in englischer Sprache von Hadely Wickham et al. (2022) verfügbar.

# ggplot2 installieren
install.packages("ggplot2", dependencies=T)

# ggplot2 aktivieren
library(ggplot2)

Wenn Sie zuvor das Tidyverse (siehe Kapitel Kapitel 23) aktiviert haben…

library(tidyverse)

… wird das ggplot2-Paket ebenfalls aktiviert.

Da ggplot aus dem Tidyverse stammt, ist es von Vorteil, wenn die zu verabreitenden Datensätze dem Prinzip “ein Fall pro Zeile” (tidy data bzw. long table) folgen. Das bedeutet, dass jede Beobachtung (auch Wiederholungen) in einer eigenen Zeile steht, und die jeweiligen Variablen durch die Spalten repräsentiert werden.

33.1 Satzbau

Die Idee einer Grammatik für Diagramme ist, dass jedes Diagramm aus den selben Komponenten (Satzteilen) aufgebaut werden kann. Benötigt werden:

1. Daten (möglichst im Tidy Data Format)
2. Aesthetische bzw. visuelle Zuordnungen der Daten zu den Komponenten des Plots
3. Geometrische Objekte, die im Plot erscheinen sollen
4. Statistische Transformation der Daten, bevor sie geplottet werden
5. Coordinates (Koordinaten), um die Lage der geometrischen Objekte zu bestimmen
6. Scales (Skalen), um den Wertebereich der Datenzuordnung zu bestimmen
7. Facetten, um den Plot in Teil-Diagramme zu gruppieren

Diese Komponenten werden in ggplot() mit dem + Zeichen aneinander gereiht.

# sinnbildlich
ggplot(daten) +
   visuelle Zuordnung +
     Geometrische Objekte +
       statistische Transformationen +
         Koordinaten + 
           Skalen +
             Facetten

Die enthaltenen Funktionen folgen dabei dieser Komponentenstruktur:

• Geome (Flächen, Linien, Punkte, usw) beginnen mit geom_, z.B.:

  • gemo_area(), gemo_density(), gemo_smooth(), gemo_histogram(), gemo_point(), gemo_jitter(), gemo_line(), gemo_boxplot(), gemo_col(), gemo_text()

• statistische Funktionen (Häufigkeiten, Mittelwerte, Dichte, usw.) beginnen mit stat_, z.B.:

  • stat_count(), stat_density(), stat_function(), stat_summary()

• Koordinatensystemfunktionen beginnen mit coor_, z.B.:

  • coord_flip(), coord_trans()

• Funktionen zum Manipulieren des grundlegenden Aussehens (Theme), beginnend mit theme_, z.B.:

  • theme(), theme_bw(), theme_classic()

In RStudio ist ein “Cheatsheet” (siehe Abschnitt 28.1) zu ggplot verlinkt. Hier finden Sie (fast) alle verfügbaren Komponenten zusammengefasst. Klicken Sie in der Menüzeile von RStudio auf Help \(\rightarrow\) Cheatsheets \(\rightarrow\) Data Visualization with ggplot2.

33.2 Erstes Plot

Mit dem Datensatz jgsbook::pf8 erzeugen wir nun unser erstes ggplot.

# Lade Datensatz
load(url("https://www.produnis.de/R/pf8.RData"))
# oder
pf8 <- jgsbook::pf8

# Tidyverse aktivieren!
library(tidyverse)

# unser erstes Plot
ggplot(pf8)

“Wie Sie sehen, sehen Sie nichts.”

Wir sehen deshalb nichts, weil wir noch nicht bestimmt haben, was (welche Variablen) wie (Punkte, Linien, Boxplots) wo (x-Achse, y-Achse) geplottet werden soll. Wir müssen diese “Aesthetics” erst definieren.

33.2.1 Aesthetics

Angenommen, uns interessiert das Gewicht sowie das Alter der Probanden. Mit der Funktion aes() können wir die Daten visuell zuordnen. Das Alter soll auf der x-Achse liegen, das Gewicht auf der y-Achse.

# erster Plot mit "Aesthetics"
ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter,   # x-Achse
      y = Gewicht) # y-Achse

Ggplot hat die Achsen entsprechend beschriftet und die Wertebereiche anhand der vorhandenen Daten (Minimum, Maximum) ausgewählt.

33.2.2 Geome

Zur Darstellung von Gewicht und Alter werden geometrische Objekte (Geome) benötigt. Diese werden über die Funktionen geom_*() erzeugt, wobei das Sternchen durch die gewünschte gemoetrischen Form ersetzt werden muss.

Die 6 meist-genutzten Geome sind sicherlich:

Insgesamt sind 53 Geome verfügbar:

##  [1] "geom_abline"            "geom_area"              "geom_bar"              
##  [4] "geom_bin_2d"            "geom_bin2d"             "geom_blank"            
##  [7] "geom_boxplot"           "geom_col"               "geom_contour"          
## [10] "geom_contour_filled"    "geom_count"             "geom_crossbar"         
## [13] "geom_curve"             "geom_density"           "geom_density_2d"       
## [16] "geom_density_2d_filled" "geom_density2d"         "geom_density2d_filled" 
## [19] "geom_dotplot"           "geom_errorbar"          "geom_errorbarh"        
## [22] "geom_freqpoly"          "geom_function"          "geom_hex"              
## [25] "geom_histogram"         "geom_hline"             "geom_jitter"           
## [28] "geom_label"             "geom_line"              "geom_linerange"        
## [31] "geom_map"               "geom_path"              "geom_point"            
## [34] "geom_pointrange"        "geom_polygon"           "geom_qq"               
## [37] "geom_qq_line"           "geom_quantile"          "geom_raster"           
## [40] "geom_rect"              "geom_ribbon"            "geom_rug"              
## [43] "geom_segment"           "geom_sf"                "geom_sf_label"         
## [46] "geom_sf_text"           "geom_smooth"            "geom_spoke"            
## [49] "geom_step"              "geom_text"              "geom_tile"             
## [52] "geom_violin"            "geom_vline"

In unserem Beispiel möchten wir das Gewicht sowie das Alter der Probanden als Punktwolke darstellen. Das geeignete Geom ist geom_point().

# unser erstes Plot, mit "Aesthetics" und "Geom"
ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht) +
  geom_point()

33.2.3 mehr Aesthetics

Angenommen, wir möchten das Gewicht sowie das Alter der Probanden als Punktwolke darstellen, aber graphisch zwischen den Geschlechtern unterscheiden. Hierzu erweitern wir dies aes()-Funktion um den Parameter color.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics” und “Geom”, 
# farblich nach Geschlecht
ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht,
      color = Geschlecht) +
  geom_point()

Ggplot stellt die Werte in unterschiedlichen Farben pro Geschlechterkategorie dar. Ebenso wurde das Plot um eine Legendenbox erweitert, in welcher die Farbzuordnungen pro Geschlechtskategorie angezeigt ist.

33.2.4 mehr Geome

Über das + Zeichen können beliebig viele Geome dem Plot hinzugefügt werden. Dabei werden die aesthetics automatisch an die Geome weitergegeben, sie können aber auch in jedem Geom per aes() neu definiert werden.

In unserem Beispiel möchten wir nun eine Regressionsgerade mit Konfidenzintervall einzeichnen. Dies kann mit geom_smooth() umgesetzt werden. Über den Parameter method können wir angeben, dass ein lineares Modell (“lm”) eingezeichnet werden soll.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics” und zwei “Geomen”
# und Regressionsmodell

ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht,
      color = Geschlecht) +
  geom_point()  +
  geom_smooth(method="lm") 

In der Variablen Geschlecht sind NA enthalten. Diese können wir mit der Funktion drop_na() aussortieren und direkt an ggplot() weiter-pipen.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics” und zwei “Geomen”
# und Regressionsmodell und
# OHNE NA
pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point()  +
    geom_smooth(method="lm")

Es wird ausdrücklich empfohlen, sich über die Hilfeseiten, z.B. ?geom_smooth, mit den Funktionen vertraut zu machen. So erfährt man dort beispielsweise, dass der Konfidenzbereich per se=FALSE ausgeblendet werden kann.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics” und zwei “Geomen”
# und Regressionsmodell ohne Konfidenzbereich
# OHNE NA
pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point()  +
    geom_smooth(method="lm", se=FALSE)

33.2.5 Facetten

Mit den Funktionen facet_wrap() und facet_grid() können Teil-Diagramme innerhalb des Gesamtplots erzeugt werden.

So können wir beispielsweise ein Plot pro Standort erstellen.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics”, 
# “Geom” und Facetten

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method="lm") +
    facet_wrap(~ Standort)

Oder wir erstellen ein Plot pro Rauchen-Kategorie.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics”, 
# “Geom” und Facetten

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method="lm") +
    facet_wrap(~ Rauchen)

Mit der Funktion facet_grid() können Plot-Gitter erzeugt werden. So können wir beispielsweise ein Plot pro Standort und Rauchen erstellen.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics”, 
# “Geom” und Facetten

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method="lm") +
    facet_grid(Rauchen ~ Standort)

Mittels drop_na() können wir uns der NA-Zeile entledigen.

# unser erstes Plot, mit “Aesthetics”, 
# “Geom” und Facetten

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht, Rauchen) %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter, 
        y = Gewicht,
        color = Geschlecht) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method="lm") +
    facet_grid(Rauchen ~ Standort)

33.2.6 Geom-Parameter

Geome können mit verschiedenen Parametern beeinflusst werden. Welche Parameter zur Verfügung stehen, verrät die Hilfeseite der Geome. Die meisten reagieren auf:

geom_*(data, aes, stat, position, PARAMETER)

• data: Geome übernehmen das Datenobjekt aus der ggplot()-Funktion. Sie können aber auch eigene Daten verarbeiten

• aes: Geome erben die Zuordnungen aus der aes()-Funktion. Sie können aber auch eigene aesthetics haben.

• stat: Geome können statistische Transformationen vornehmen, z.B. stat='identity'.

• position: die Positionierung der Objekte lässt sich anpassen, z.B. 'dodge', 'stack', 'jitter', 'fill'.

• weitere PARAMETER sind:

  • color: (Rahmen)farbe

  • fill: Füllfarbe

  • size: Objektgröße

  • shape: Objektformen

    

    shape nach Zahlen

    Die Parameter können auch innerhalb der aes()-Funktion verwendet werden, so dass anhand der Daten entschieden wird, welche Größe, Farbe und Form die Geome haben.

  • linetype: Linientypen

    

33.3 Punktwolke

Punktwolken (Scatterplots) werden mit der Funktion geom_point() erzeugt. Wir plotten die Variablen Größe und Gewicht aus dem pf8-Datensatz.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Größe, y=Gewicht) +
  geom_point()

Über die Parameter color, shape und size können wir die Punkte manipulieren.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Größe, y=Gewicht) +
  geom_point(color="blue",
             shape=13,
             size=10)

Die Parameter können auch als aesthetics verwendet werden, so dass anhand der Daten entschieden wird, welche Größe, Farbe und Form die Punkte haben.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Größe, y=Gewicht,
      color=Geschlecht,
      shape=Geschlecht,
      size=Alter) +
  geom_point()

33.4 Histogramm

Histogramme werden mit der Funktion geom_histogram() erzeugt.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram()

Mit den Parametern color und fill können wir das Histogramm etwas aufhübschen.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   # Rahmenfarbe
                 fill="skyblue") # Füllfarbe

Über den Parameter binwidth kann die Säulenbreite bestimmt werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   # Rahmenfarbe
                 fill="skyblue", # Füllfarbe
                 binwidth=10)    # Klassenbreite 10

Mit dem Parameter bins kann die Anzahl der Säulen bestimmt werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   # Rahmenfarbe
                 fill="skyblue", # Füllfarbe
                 bins=5)         # 5 Säulen

Mit der Funktion stat_bin() kann das “Originalhistogramm” hinzugefügt werden. So ist leicht zu erkennen, wie grob die Klassen zusammengefasst wurden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   # Rahmenfarbe
                 fill="skyblue", # Füllfarbe
                 bins=5) +       # 5 Säulen
  stat_bin(fill="darkblue")

33.4.1 Histogramm und Dichteverteilung

Über die Aesthetic ..density.. können wir auf die Skala der Dichtefunktion wechseln.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter,
      y=..density..) +
  geom_histogram(color="blue",
                 fill="skyblue")

Beachten Sie die Achseneinträge der y-Achse.

Das funktioniert auch, wenn die aesthetics im geom_histogram() angegeben werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),
                 color="blue",
                 fill="skyblue")

Die Dichtefunktion des Histogramms lässt sich nun mit der Funktion stat_density() einzeichnen.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),
                 color="blue",
                 fill="skyblue") +
  stat_density(geom="line", 
               color="red", 
               linetype="dotted")

Wir wechseln von geom="line" auf geom="area":

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),
                 color="blue",
                 fill="skyblue") +
  stat_density(geom="area", 
               color="red", 
               fill="pink",
               linetype="dotted")

Über den Paramter alpha lässt sich die Durchsichtigkeit (so genannter Alphakanal) des Objekts eingeben.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),
                 color="blue",
                 fill="skyblue") +
  stat_density(geom="area", 
               color="red", 
               fill="pink",
               linetype="dotted",
               alpha=0.5)

Mittels stat_function() und dnorm() lässt sich die Normalverteilung ergänzen. Hierfür bestimmen wir zunächst Mittelwert und Standardabweichung von pf8$Alter.

round(mean(pf8$Alter, na.rm=TRUE))

## [1] 37

round(sd(pf8$Alter, na.rm=TRUE))

## [1] 18

Die Werte werden nun wie folgt übertragen:

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(aes(y=..density..),
                 color="blue",
                 fill="skyblue") +
  stat_density(geom="area", 
               color="red", 
               fill="pink",
               linetype="dotted",
               alpha=0.5)+
  stat_function(fun=dnorm, 
                args=(c(mean=37,sd=18)), 
                color = "darkgreen", 
                linetype = "dashed")

Es ist deutlich erkennbar, dass keine Normalverteilung vorliegt.

33.5 Säulendiagramme

Säulendiagramme werden mit den Funktionen geom_bar() und geom_col() erzeugt.

• Für geom_bar() müssen die Variablen als Factor vorliegen. Die Größe der Säulen wird automatisch mittels stat_count() berechnet.
• geom_col() erstellt die Größe der Säulen anhand der tatsächlichen Werte im Datenframe (vgl. stat_identity(); absolute Häufigkeit)

Die Variable pf8$SportWarum ist ein Faktor und soll mittels geom_bar() geplottet werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=SportWarum ) +
  geom_bar(color="blue",
           fill="skyblue")

Mittels drop_na() kann der große NA-Balken entfernt werden.

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
    ggplot() +
      aes(x=SportWarum ) +
      geom_bar(color="blue",
               fill="skyblue")

Mit Hilfe von der Funktionen fct_infreq() und fct_rev() können wir die Levels auf- und absteigend sortieren. Hierzu erzeugen wir eine neue Spalte S, welche wir in der aes()-Funktion auf die x-Achse legen.

# sortiere absteigend
pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S ) +
    geom_bar(color="blue",
             fill="skyblue")

Um aufsteigend zu sortieren erweitert sich der mutate()-Aufruf wie folgt:

# sortiere aufsteigend
pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum),
         S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S) +
    geom_bar(color="blue",
             fill="skyblue")

Über die Aesthetic fill können wir gruppieren, z.B. nach Geschlecht.

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  mutate(S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S, 
        fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="blue")

Mit dem Parameter position können wir die Säulenausgabe weiter beeinflussen. Die Angabe position="fill" erzeugt Prozentanteile.

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  mutate(S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S, 
        fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="blue",
             position="fill")

Mit position="dodge" werden die Säulen der Gruppen nebeneinander gestellt.

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  mutate(S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S, 
        fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="blue",
             position="dodge")

Mit position="jitter" wird etwas Rauschen bei der Positionierung verwendet. Das sieht nicht immer schön aus.

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  mutate(S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S, 
        fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="blue",
             position="jitter")

Die Default-Einstellung ist position="stack".

pf8 %>%
  drop_na(SportWarum) %>%
  mutate(S = fct_infreq(SportWarum)) %>%
  mutate(S = fct_rev(S)) %>%
  ggplot() +
    aes(x=S, 
        fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="blue",
             position="stack")

Mit dem Parameter stat="identity" können vorberechnete Werte (absolute Häufigkeiten) geplottet werden.

# vorgegebene Werte
df <- data.frame(Gruppe=c("Vanille","Schokolade","Erdbeer"), 
                 Anteil=c(60, 25, 15))

# plotten
ggplot(df, aes(x=Gruppe, y=Anteil, 
               fill=Gruppe)) +
    geom_bar(stat="identity",
             position="dodge")

Alternativ kann das Plot mit der Funktion geom_col() erzeugt werden, die von Hause aus stat_identity() nutzt.

# vorgegebene Werte
df <- data.frame(Gruppe=c("Vanille","Schokolade","Erdbeer"), 
                 Anteil=c(60, 25, 15))

# plotten mit geom_col()
ggplot(df, aes(x=Gruppe, y=Anteil, 
               fill=Gruppe)) +
    geom_col(position="dodge")

Mit der Funktion geom_text() können die Werte den Plot-Balken hinzugefügt werden. Über den Parameter vjust kann bestimmt werden, ob die Werte über oder in den Säulen stehen sollen.

ggplot(df, aes(x=Gruppe, y=Anteil, 
               fill=Gruppe)) +
  geom_col(position="dodge")+
# Werte stehen über den Balken
  geom_text(aes(label = Anteil), vjust = -0.2)

ggplot(df, aes(x=Gruppe, y=Anteil, 
               fill=Gruppe)) +
  geom_col(position="dodge")+
# Werte stehen unter den Balken
  geom_text(aes(label = Anteil), vjust = 2)

33.6 Balkendiagramme

Balkendiagramme können auf zwei Arten erstellt werden. In der aes()-Funktion tauschen wir einfach x durch y aus:

ggplot(pf8) +
  aes(y=SportWarum ) +
  geom_bar(color="blue",
           fill="skyblue")

Alternativ kann dem Plotaufruf die Funktion coord_flip() angehängt werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=SportWarum ) +
  geom_bar(color="blue",
           fill="skyblue") +
  coord_flip()

33.7 Boxplots

Boxplots werden mit der Funktion geom_boxplot() erzeugt.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(x = Alter) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3")

Das Boxplot liegt auf dem Bauch, das Alter auf der x-Achse abgebildet werden soll. Um das Boxplot zu drehen, muss aes() entsprechend angepasst werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3")

Mit der Funktion stat_boxplot() können wir die Whiskers hinzugefügt werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3") +
    stat_boxplot(geom="errorbar")

Über den color-Parameter können die Farben angepasst werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3",
                 color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")

Über die Aesthetics können wir nach Geschlecht gruppieren.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        x = Geschlecht) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3",
                 color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")

Bzw. ohne NA:

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        x = Geschlecht) +
    geom_boxplot(fill="seagreen3",
                 color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")

Über die Aesthetics können wir die Boxplots auch nach Geschlecht färben. Dazu muss der Parameter aus geom_boxplot() entfernt werden.

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        x = Geschlecht,
        fill = Geschlecht) +
    geom_boxplot(color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")

In manchen Journals ist es üblich, ebenfalls das arithmetische Mittel per Raute den Boxplots hinzuzufügen. Dies kann mit der Funktion stat_summary() umgesetzt werden.

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        x = Geschlecht,
        fill = Geschlecht) +
    geom_boxplot(color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")+
    stat_summary(fun=mean, 
                 colour="darkred", 
                 geom="point", 
                 shape=18, 
                 size=5, 
                 show.legend = F)

Mit facet_wrap() können wir beispielweise nach Standort gruppieren.

pf8 %>%
  drop_na(Geschlecht) %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        x = Geschlecht,
        fill = Geschlecht) +
    geom_boxplot(color="darkblue") +
    stat_boxplot(geom="errorbar",
                 color="darkgreen")+
    stat_summary(fun=mean, 
                 colour="darkred", 
                 geom="point", 
                 shape=18, 
                 size=5, 
                 show.legend = F)+
    facet_wrap(~ Standort)

33.8 Kreisdiagramme

Kreisdiagramme werden von ggplot() nicht direkt unterstützt, können jedoch mit einem Trick erzeugt werden. Hierbei wird das Koordinatensystem eines Balkendiagramms mittels coord_polar() so verbogen, dass ein Kreis dabei herauskommt.

# pfusche Pie-Chart zurecht
pf8 %>% 
  ggplot() +
    aes(x="", fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="white") + 
    # verbiege Koordinatensystem
    coord_polar("y") +
    # entferne Achsen und Ticks
    theme_void()

Das funktioniert auch mit geom_col() und absoluten Häufigkeiten.

# vorgegebene Werte
df <- data.frame(Gruppe=c("Vanille","Schokolade","Erdbeer"), 
                 Anteil=c(60, 25, 15))

# pfusche Pie-Chart zurecht
ggplot(df, aes(x="", 
               y=Anteil, 
               fill=Gruppe)) +
    geom_col(color="white") + 
    # verbiege Koordinatensystem
    coord_polar("y", start=0) +
    # entferne Achsen und Ticks
    theme_void()

33.9 Diagramme speichern

33.9.1 R-Objekt

ggplot()-Diagramme können in R-Objekte (zwischen)gespeichert werden.

# Plot in Obkjekt "p" speichern
p <- ggplot(pf8) +
       aes(x="", fill=Geschlecht) +
       geom_bar(color="white")
# Plot anzeigen
p

Das Objekt kann nun weitere Funktionen verarbeiten.

# Plot in Obkjekt "p" speichern
p <- ggplot(pf8) +
       aes(x="", fill=Geschlecht) +
       geom_bar(color="white")
# Plot weiter bearbeiten
p + coord_polar("y", start=0) +
    theme_void()

33.9.2 in Datei speichern

Mit der Funktion ggsave() können ggplot()-Diagramme als Datei gespeichert werden.

# Plot erzeugen
ggplot(pf8) +
    aes(x="", fill=Geschlecht) +
    geom_bar(color="white") +
    coord_polar("y", start=0) +
    theme_void()
    
# Plot in Datei speichern
ggsave("MeinPlot.png", 
       units="mm", 
       width=400, 
       height=200, 
       dpi=300, 
       pointsize=7)

Liegt der Plot in einem R-Objekt, kann dies mit dem Parameter plot angegeben werden.

# Plot ist in Obkjekt "p" gespeichert
ggsave("MeinPlot.png", 
       plot= p, 
       units="mm", 
       width=400, 
       height=200, 
       dpi=300, 
       pointsize=7)

33.10 Aussehen ändern

33.10.1 Titel und Überschriften

Die Plottitel können mit der Funktion labs() verändert werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  labs(title="Dies ist Überschrift",
       subtitle="Dies ist die Unter-Überschrift",
       caption="Dies ist die Bildunterschrift")

Die Schriftart kann mittels theme()-Funktion geändert werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  labs(title="Dies ist Überschrift",
       subtitle="Dies ist die Unter-Überschrift in fett",
       caption="Dies ist die Bildunterschrift in kursiv") +
  theme(plot.title = element_text(size=18)) +
    theme(plot.subtitle = element_text(size=10, face="bold")) +
  theme(plot.caption = element_text(size=8, face="italic"))

33.10.2 Achsen

Die Achsenbeschriftung kann mittels xlab() und ylab() verändert werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  xlab("Ich bin die x-Achse") +
  ylab("Ich bin die y-Achse")

Die Längen der Achsenausschnitte können mit xlim() und ylim() angegeben werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  xlab("Ich bin die x-Achse") +
  ylab("Ich bin die y-Achse")+
  xlim(20, 50) +
  ylim(-20, 75)

Die Anzahl und Position der Achsenmarkierungen können mit scale_x_continuous() und scale_y_continuous() angepasst werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  xlab("Ich bin die x-Achse") +
  ylab("Ich bin die y-Achse")+
  xlim(20, 50) +
  ylim(-20, 75) +
  scale_x_continuous(breaks = c(20, 25, 30, 35, 40)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-20, 100, 10) )

Die Schriftarten werden ebenfalls mit der theme()-Funktion gesteuert.

ggplot(pf8) +
  aes(x=Alter) +
  geom_histogram(color="blue",   
                 fill="skyblue") +
  xlab("Ich bin die x-Achse") +
  ylab("Ich bin die y-Achse")+
  xlim(20, 50) +
  ylim(-20, 75) +
  scale_x_continuous(breaks = c(20, 25, 30, 35, 40)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-20, 100, 10) ) +
  theme(axis.title.x = element_text(size=18, face="bold")) +
  theme(axis.title.y = element_text(size=14, face="italic")) +
  theme(axis.text.x = element_text(size=8, color="red")) +
  theme(axis.text.y = element_text(size=4, color="blue")) +
  theme(axis.ticks.x = element_line(size=8, color="darkgreen")) +
  theme(axis.ticks.y = element_line(size=8, color="orange"))

So können die Achsenbeschriftungen auch über den Parameter angle gedreht werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x=SportWarum ) +
  geom_bar(color="blue",
           fill="skyblue") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 1, 
                                   size=10))

33.10.3 Legendenbox

Der Title der Legendbox kann prinzipiell geändert werden, indem die ursprüngliche Variable umbenannt wird. Dann ändert sich der Legendenboxtitel ebenfalls entsprechend. Sollte dies keine “gute” Lösung sein, z.B. weil mehrere Wörter als Titel verwendet werden sollen, kann der Title über die labs()-Funktion geändert werden. Hierbei besteht eine Abhängigkeit zur Gruppierung über die aes()-Funktion. Im folgenden Beispiel wird die Gruppierung über den Parameter fill=Geschlecht erzeugt. Daher muss der Legendentitel mittels labs(fill="NEU") geändert werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        fill= Geschlecht) +
    geom_boxplot() +
    labs(fill="Neuer Titel")

Sollen die Einträge der Legenbox geändert werden, kann dies zum einen erfolgen, indem die Levels des Originalfactor entsprechend umgeschrieben werden. Dann ändern sich auch die Einträge in der Legendenbox. Sollte dies keine “gute” Lösung sein, können die Einträge von Hand über die Funktion scale_fill_discrete() überschrieben werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        fill= Geschlecht) +
    geom_boxplot() +
    labs(fill="Neuer Titel") +
    scale_fill_discrete(labels=c('men', 'woman', 'divers', 'no answer'))

Soll die Reihenfolge der Levelboxelemte geändert werden, kann ebenfalls auf die Funktion scale_fill_discrete() zurückgegriffen werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        fill= Geschlecht) +
    geom_boxplot() +
    labs(fill="Neuer Titel") +
    scale_fill_discrete(breaks=c(NA, "weiblich", "divers", "männlich"))

Die Schriftarten der Legendenbox können ebenfalls mit der theme()-Funktion verändert werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        fill= Geschlecht) +
    geom_boxplot() +
    theme(legend.title = element_text(color="red", face="bold")) +
    theme(legend.text = element_text(color="blue", face="italic"))

33.10.4 Farben

Ohne weitere Angaben verwendet ggplot() seine “eingebauten” Standardfarben.

Wenn wir das Alter der Probanden nach Standort gruppieren, wählt ggplot() diese Farben aus:

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        color= Standort,
        fill= Standort) +
    geom_boxplot()

Die Farbintensität und -helligkeit der Standardfarben können über die Funktionen scale_color_hue() und scale_fill_hue() angepasst werden. Hierbei steht der Parameter c für die Farbintensität, und l für die Helligkeit.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        color= Standort,
        fill= Standort) +
    geom_boxplot() +
    scale_color_hue(l=40, c=35) +
    scale_fill_hue(l=40, c=35) 

Über die Funktionen scale_color_manual() und scale_fill_manual() können die Farben manuell ausgewählt werden (eine Liste aller Farbnamen liefert die Funktion colors()):

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        color= Standort,
        fill= Standort) +
    geom_boxplot() +
    scale_color_manual(values=c("darkblue", "navy", "blue", 
                                "skyblue2", "skyblue3")) +
    scale_fill_manual(values=c("hotpink", "pink", "pink3", 
                               "red3", "red4"))

Die Farben können über den breaks-Parameter auch direkt den Levelausprägungen zugewiesen werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        color= Standort,
        fill= Standort) +
    geom_boxplot() +
    scale_color_manual(values=c("darkblue", "navy", "blue", 
                                "skyblue2", "skyblue3"),
                       breaks=c("Internet", "Ladbergen", "Münster",
                                "Rheine", "Bahn")) +
    scale_fill_manual(values=c("hotpink", "pink", "pink3",
                               "red3", "red4"),
                      breaks=c("Internet", "Ladbergen", "Münster", 
                               "Rheine", "Bahn"))

Hierdurch hat sich auch die Reihenfolge der Levelboxelemte geändert.

Soll die Reihenfolge der Levelboxelemte geändert werden, ohne dass eigene Farben definiert werden, kann auf die Funktion scale_fill_discrete() zurückgegriffen werden.

pf8 %>%
  ggplot() +
    aes(y = Alter,
        fill= Standort) +
    geom_boxplot() +
    scale_fill_discrete(breaks=c("Internet", "Ladbergen", "Bahn", 
                                 "Rheine", "Münster"))

33.10.5 Linien

Mit den Funktionen geom_vline() und geom_hline() können vertikale und horizontale Linien hinzugefügt werden. Mit den Parametern xintercept und yintercept wird der Schnitt durch die jeweilige Achse festegelegt.

ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 60, 
             linetype = "solid",
             color = "blue", 
             size = 3) +
  geom_vline(xintercept=40,
             linetype="dashed",
             color="red")

Um zwei beliebige Punkte mit einer Linie zu verbinden, muss zunächst ein Hilfsdatenframe mit den Koordinaten der Punkte erstellt werden. Dieses neue Datenframe wird dann der Funktion geom_line() übergeben.

# Hilfsdatenframe
strich <- data.frame(x = c(30,50),
                     y = c(10,90))

ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht) +
  geom_point() +
  geom_line(data = strich, 
            aes(x=x, y=y),
            color="darkgreen",
            size=1)

33.10.6 Text

Texte können mit der annotate()-Funktion hinzugfügt werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht) +
  geom_point() +
  annotate(geom="text", 
           x=30, y=120, 
           label="Huhu", 
           color="darkgreen",
           size=14)

33.10.7 Sonderzeichen

Sonderzeichen und Mathematiksymbole können mittels der expression()-Funktion hinzugefügt werden.

ggplot(pf8) +
  aes(x = Alter, 
      y = Gewicht) +
  geom_point() +
  labs(title = expression("Dies ist ein Text mit"~a^2~+~b^2~"="~c^2),
       subtitle = expression(sigma~sqrt(alpha)~beta^3~"sind hier"~x[1])
       )

33.10.8 Themes

In ggplot() sind 8 verschiedene “Themes” implementiert, die das Aussehen der nicht-datenbezogenen Anteile des Plots festlegen. Das Standardtheme ist theme_grey(), die anderen sind:

• theme_bw(): Eine Variante von theme_grey() mit weißem Hintergrund und dünnen grauen Gitterlinien.

• theme_linedraw(): Ein Theme mit nur schwarzen Linien unterschiedlicher Stärke auf weißem Hintergrund, das an eine Zeichnung erinnert.

• theme_light(): Ähnlich wie theme_linedraw(), aber mit hellgrauen Linien und Achsen, um die Aufmerksamkeit stärker auf die Daten zu lenken.

• theme_dark(): Das dunkle Pendant von theme_light(), mit ähnlichen Linienstärken, aber dunklem Hintergrund. Nützlich, um dünne farbige Linien hervorzuheben.

• theme_minimal(): Ein minimalistisches Theme ohne Hintergrundanmerkungen.

• theme_classic(): Ein klassisch aussehendes Theme mit x- und y-Achsen-Linien und ohne Gitterlinien.

• theme_void(): Ein vollständig leeres Theme.

# dummy Daten
df <- data.frame(x = 1:3, y = 1:3)

# Basisplot
base <- ggplot(df, aes(x, y)) + 
  geom_point(color="red") + 
  geom_line(color="darkgreen")

# Themepark
base +  ggtitle("theme_grey()")
base + theme_grey() + ggtitle("theme_grey()")
base + theme_bw() + ggtitle("theme_bw()")
base + theme_linedraw() + ggtitle("theme_linedraw()")
base + theme_light() + ggtitle("theme_light()")
base + theme_dark() + ggtitle("theme_dark()")
base + theme_minimal()  + ggtitle("theme_minimal()")
base + theme_classic() + ggtitle("theme_classic()")
base + theme_void() + ggtitle("theme_void()")

Wickham, Hadley. 2012. “A Layered Grammar of Graphics.” Journal of Computational and Graphical Statistics 19 (1): 3–28. https://doi.org/10.1198/jcgs.2009.07098.

Wickham, Hadley, Danielle Navarro, and Thomas Lin Pedersen. 2022. Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. 3rd ed. Springer. https://ggplot2-book.org/.

Wilkinson, Leland, D. Wills, D. Rope, A. Norton, and R. Dubbs. 2005. The Grammar of Graphics. 2nd Edition. New York: Springer.