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Creando paneles arbitrarios en ggplot2

Question

En los gráficos base puedo crear un panel de gráficos de 4 paneles haciendo lo siguiente:

par(mfrow=c(2,2))
for (i in 1:4){
  plot(density(rnorm(100)))
}

lo que resulta en

Me gustaría hacer lo mismo con ggplot2, pero no puedo averiguar cómo hacerlo. No puedo usar facetas porque mis datos reales, a diferencia de este ejemplo trivial, están en estructuras muy diferentes y quiero que dos gráficos sean gráficos de puntos y dos histogramas. ¿Cómo se pueden crear paneles o paneles en ggplot2?

Answer 1

A partir de julio de 2018, hay varios paquetes que ayudan a crear parcelas de múltiples paneles muy bien. Ver ejemplos a continuación

library(ggplot2)
theme_set(theme_bw())

q1 <- ggplot(mtcars) + geom_point(aes(mpg, disp))
q2 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
q3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(disp, qsec))
q4 <- ggplot(mtcars) + geom_bar(aes(carb))

paquete de huevo

library(grid)
library(egg)

ggarrange(q1, q2, q3, q4, 
          ncol = 2,
          top = "Plot title",
          bottom = textGrob(
            "This footnote is right-justified",
            gp = gpar(fontface = 3, fontsize = 10),
            hjust = 1, x = 1)
          )
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''

paquete de vaivén

library(cowplot)

plot_grid(q1, q2, q3, q4, 
          ncol = 2,
          labels = "AUTO")
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''

paquete de patchwork

library(patchwork)

q1 + q2 + q3 + q4 + 
  plot_layout(ncol = 2) +
  plot_annotation(title = "Plot title",
                  subtitle = "Plot subtitle",
                  tag_levels = ''A'',
                  tag_suffix = '')'')
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''

# complex layout 1
q1 + {
  q2 + plot_spacer() + {
    q3 + 
      q4 + 
      plot_layout(ncol = 1)
  }
} +
  plot_layout(ncol = 1)
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''

# complex layout 2
(q1 | q2 | q3) /
  q4
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''

# bonus: working with grob objects
p1 <- ggplot(mtcars) + geom_boxplot(aes(gear, disp, group = gear))
table1 <- tableGrob(mtcars[1:6, 1:4])
patchwork::wrap_plots(list(p1, table1), nrow = 1) 

paquete multipanelfigure

library(magrittr)
library(multipanelfigure)

figure1 <- multi_panel_figure(columns = 2, rows = 2, panel_label_type = "none")
# show the layout
figure1

figure1 %<>%
  fill_panel(q1, column = 1, row = 1) %<>%
  fill_panel(q2, column = 2, row = 1) %<>%
  fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
  fill_panel(q4, column = 2, row = 2)
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''
figure1

# complex layout
figure2 <- multi_panel_figure(columns = 3, rows = 3, panel_label_type = "upper-roman")

figure2 %<>%
  fill_panel(q1, column = 1:2, row = 1) %<>%
  fill_panel(q2, column = 3, row = 1) %<>%
  fill_panel(q3, column = 1, row = 2) %<>%
  fill_panel(q4, column = 2:3, row = 2:3)
#> `geom_smooth()` using method = ''loess'' and formula ''y ~ x''
figure2

Creado el 2018-07-06 por el paquete reprex (v0.2.0.9000).

Answer 2

Gracias a los comentarios de Andrie y la respuesta de Harlan a mi pregunta anterior (!), Preparé esta solución que logra lo que estaba buscando:

set.seed(2)
q1 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q2 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q3 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q4 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()

grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout=grid.layout(2,2)))
vplayout <- function(x,y) viewport(layout.pos.row=x,layout.pos.col=y)
print(q1,vp=vplayout(1,1))
print(q2,vp=vplayout(1,2))
print(q3,vp=vplayout(2,1))
print(q4,vp=vplayout(2,2))

cuyos rendimientos:

Answer 3

Siguiendo el ejemplo de Josh O''Brien: Me sorprende que nadie haya mencionado grid.arrange del paquete gridExtra todavía:

library(gridExtra)
grid.arrange(q1,q2,q3,q4,q5,q6,nrow=3)

Esto parece ser mencionado aquí: múltiples gráficos en un lienzo usando ggplot2

Para mí, es mucho más fácil que recordar todas las cosas de la ventana gráfica.

Answer 4

Una utilidad que creo que merece más atención para esto es wq::layOut (note la capital "O"). Es como base::layout en que las parcelas pueden ser de diferentes tamaños, distribuidas en filas y columnas. Cada argumento de layOut es una lista de 3 elementos que consta de la gráfica, los índices de fila en los que se layOut y los índices de columna en los que se grafican. Por ejemplo:

library("ggplot2")
# Generate arbitrary ggplots
plot1 <- qplot(data = mtcars, x=wt, y=mpg, geom="point",main="Scatterplot of wt vs. mpg")
plot2 <- qplot(data = mtcars, x=wt, y=disp, geom="point",main="Scatterplot of wt vs disp")
plot3 <- qplot(wt,data=mtcars)
plot4 <- qplot(wt,mpg,data=mtcars,geom="boxplot")
plot5 <- qplot(wt,data=mtcars)
plot6 <- qplot(mpg,data=mtcars)
plot7 <- qplot(disp,data=mtcars)

wq::layOut(list(plot1, 1, 1),
           list(plot2, 1, 2),
           list(plot3, 2, 1),
           list(plot4, 2, 2),
           list(plot5, 3, 1:2),
           list(plot6, 4, 1:2),
           list(plot7, 1:2, 3))

Answer 5

EDITAR: {Ben Bolker apunta a una opción aún mejor: grid.arrange del paquete gridExtra . Sin embargo, si usted es un usuario de ggplot2 , el sitio R Cookbook aún vale la pena hacer clic. }

Hay un código para una buena función de multiplot en esta página del R Cookbook (definitivamente vale la pena una visita) que es útil para este tipo de cosas. Cotizando directamente desde ese sitio:

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, cols) {
    require(grid)

    # Make a list from the ... arguments and plotlist
    plots <- c(list(...), plotlist)

    numPlots = length(plots)

    # Make the panel
    plotCols = cols                       # Number of columns of plots
    plotRows = ceiling(numPlots/plotCols) # Number of rows needed, calculated from # of cols

    # Set up the page
    grid.newpage()
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(plotRows, plotCols)))
    vplayout <- function(x, y)
        viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)

    # Make each plot, in the correct location
    for (i in 1:numPlots) {
        curRow = ceiling(i/plotCols)
        curCol = (i-1) %% plotCols + 1
        print(plots[[i]], vp = vplayout(curRow, curCol ))
    }

}

Inténtelo con 6 parcelas en un diseño de 3 por 2 (cuatro parcelas de JD Long y dos bonificaciones):

set.seed(2)
q1 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q2 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q3 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q4 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q5 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()
q6 <- ggplot(data.frame(x=rnorm(50)), aes(x)) + geom_density()

multiplot(q1, q2, q3, q4, q5, q6, cols=2)

da esta figura:

Si la función no se ajusta a sus necesidades, ¡al menos le da un buen punto de partida!