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Elegir entre qplot() y ggplot() en ggplot2

Question

Estoy comenzando a usar el gran paquete ggplot2 para trazar en R, y una de las primeras cosas que me pregunto antes de cada trama es "bueno, ¿ qplot o ggplot ?"

Entiendo que qplot proporciona una sintaxis más simple, mientras que ggplot permite funciones y flexibilidad máximas, pero ¿cuál es la función que más utiliza, y tiene algunos casos de uso precisos para cada uno? ¿ qplot principalmente qplot y ggplot solo para trazados complejos, o usas ggplot cada vez?

¡Gracias por tus comentarios!

Answer 1

Creo que depende de con qué frecuencia y con qué propósito pretendes usar ggplot2.

Uso principalmente ggplot2 para gráficos en publicaciones. Esto significa que tiendo a necesitar las funciones más avanzadas y por eso nunca me he molestado en aprender sobre qplot . Además, dado que tengo alrededor de cuatro publicaciones al año, no estoy usando ggplot2 lo suficiente como para sentirme realmente cómodo con la sintaxis, por lo que concentrarme en un solo aspecto me parece óptimo.

Sin embargo, si obtiene nuevos conjuntos de datos cada semana, entonces probablemente esté interesado en explorar rápidamente los conjuntos de datos y producir un diagrama de buena calidad. En este caso, aprende los dos. Obtendrá suficiente práctica con la sintaxis y (eventualmente) ahorrará tiempo con qplot .

Answer 2

En cuanto a mí, si tanto qplot como ggplot están disponibles, el criterio depende de si los datos están almacenados en data.frame o variables separadas.

x<-1:10
y<-rnorm(10)

qplot(x,y, geom="line") # I will use this
ggplot(data.frame(x,y), aes(x,y)) + geom_line() # verbose

d <- data.frame(x, y)

qplot(x, y, data=d, geom="line") 
ggplot(d, aes(x,y)) + geom_line() # I will use this

Por supuesto, las gráficas más complejas requieren ggplot (), y generalmente almaceno datos en data.frame, así que en mi experiencia, rara vez uso qplot.

Y suena bien usar siempre ggplot (). Mientras qplot guarda el tipeo, pierde muchas funcionalidades.

Answer 3

Juba, he encontrado que uno puede usar qplot para la mayoría de las necesidades básicas de trazado. Es lo suficientemente simple, y los valores predeterminados son bastante razonables, que mis alumnos de pregrado lo usan exclusivamente y pueden producir tramas excelentes con experiencia limitada. Y la trama creada por qplot [p <- qplot (etc)] se puede modificar mediante cualquiera de los comandos completos que proporciona ggplot2, que es útil (todos se almacenan de la misma manera, sin importar cómo fueron creados). Personalmente, uso qplot para casi todo, y guardo ggplot para el interior de las funciones.

Answer 4

Soy nuevo en R pero solo pensé en compartir esto.

 a <- c(1,2,3)

 b <- c(2,3,4)

 x <- qplot(a,b)

 y <- ggplot(data.frame(a,b), aes(a,b)) +geom_line()

Si cambio el valor de las variables a y b y luego grafico x, tomará en cuenta los valores modificados donde y no lo haría. Por lo tanto, al crear scripts, sería bueno usar ggplot, como si usara qplot, todos los gráficos serán iguales a las últimas referencias provistas a qplot.

Answer 5

Una variante más de mí: uso qplot cuando qplot directamente en la consola y ggplot cuando estoy escribiendo scripts. Pero después de encontrar una y otra vez que quiero recrear un argumento que escribí en la consola 15 minutos antes, escribo casi todos ellos en un guión ahora, así que uso ggplot casi todo el tiempo.

(¡Es interesante ver la diversidad de respuestas!)

Answer 6

• qplot es la opción más simple si se trata de vectores de entrada
• ggplot requiere un data.frame como estructura de datos de entrada.

Cuando quiera producir un histograma, qplot solo necesita el vector de ocurrencias

#rnorm 
x <- rnorm(10)

#ggplot2 package: qplot
qplot(x, geom="histogram")

#ggplot2: using straight ggplot (requires conversion to data.frame)
ggplot(data.frame(x), aes(x)) + geom_histogram()