x軸にカテゴリ変数、y軸に数値変数を使用してグラフをプロットしています。
x軸の場合、データポイントが多数あるとすると、デフォルトのテキスト形式では、各目盛りのラベルが他のラベルと重なってしまいます。(a)軸テキストのフォントサイズを変更し、(b)テキストが軸に垂直になるようにテキストの向きを変更するにはどうすればよいですか?
x軸にカテゴリ変数、y軸に数値変数を使用してグラフをプロットしています。
x軸の場合、データポイントが多数あるとすると、デフォルトのテキスト形式では、各目盛りのラベルが他のラベルと重なってしまいます。(a)軸テキストのフォントサイズを変更し、(b)テキストが軸に垂直になるようにテキストの向きを変更するにはどうすればよいですか?
回答:
使用theme()
:
d <- data.frame(x=gl(10, 1, 10, labels=paste("long text label ", letters[1:10])), y=rnorm(10))
ggplot(d, aes(x=x, y=y)) + geom_point() +
theme(text = element_text(size=20),
axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1))
#vjust adjust the vertical justification of the labels, which is often useful
ここに ggplotsをフォーマットする方法についての良い情報がたくさんあります。を使用して変更できるパラメーターの完全なリスト(基本的にはすべてのパラメーター)を表示できます?theme
。
hjust=1
。
Ditto @Drew Steenの使用についてtheme()
。軸のテキストとタイトルの一般的なテーマ属性は次のとおりです。
ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg))+
geom_point()+
theme(axis.text.x = element_text(color = "grey20", size = 20, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"),
axis.text.y = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 0, hjust = 1, vjust = 0, face = "plain"),
axis.title.x = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 0, hjust = .5, vjust = 0, face = "plain"),
axis.title.y = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"))
多くのプロットを作成する場合、それをグローバルに設定することは理にかなっています(関連する部分は2行目です。3行を合わせて作業例です):
library('ggplot2')
theme_update(text = element_text(size=20))
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = class)) + geom_point()
「fill」属性を使用すると、このような場合に役立ちます。を使用して軸からテキストを削除element_blank()
し、凡例付きのマルチカラー棒グラフを表示できます。以下のように修理工場で部品の取り外し頻度をプロットしています
ggplot(data=df_subset,aes(x=Part,y=Removal_Frequency,fill=Part))+geom_bar(stat="identity")+theme(axis.text.x = element_blank())
棒グラフに多くの棒があり、お互いに重ならないように読みやすく、かつ十分に小さい適切なフォントサイズを見つけることができなかったため、私の場合はこの解決策を選びました。
重複するラベルを処理する別の方法は、を使用することguide = guide_axis(n.dodge = 2)
です。
library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)
dt <- mtcars %>% rownames_to_column("name") %>%
dplyr::filter(cyl == 4)
# Overlapping labels
ggplot(dt, aes(x = name, y = mpg)) + geom_point()
ggplot(dt, aes(x = name, y = mpg)) + geom_point() +
scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge = 2))