大家大概都对如下信息图并不陌生，该图用100%堆积面积图的方式来表现不同时期不同国家人数所占的比例。这是一种很有意思的表达方式，而面积图也是很常用的数据图表，现在让我们一起来看看如何在R里用ggplot2和plot.area来制作一个面积图。

 

        

       在制作图表之前，首先我们先创建一些随机示例数据。R代码如下：

 

1. 1 # 创建随机数 2 set.seed(3)  3 # 创建时间序列（0-20的time step) 4 t.step<-seq(0,20)  5 # 创建十组变量名（从a到j) 6 grps<-letters[1:10]  7 # 创建一个由随机数组成的十组变量的时间序列 8 grp.dat<-runif(length(t.step)*length(grps),5,15)  9 # 为绘图而创建所需的dataframe10 grp.dat<-matrix(grp.dat,nrow=length(t.step),ncol=length(grps))11 grp.dat<-data.frame(grp.dat,row.names=t.step)
2.  

       数据结果如图所示：

    

    接下来，我们用plot.area来绘制一个简易的面积图，代码如下：

1. 1 source("https://gist.github.com/fawda123/6589541/raw/8de8b1f26c7904ad5b32d56ce0902e1d93b89420/plot_area.r")2 plot.area(grp.dat)

    

    效果如下：

 

 

    而对于plot.area，有很多参数可以进行调整来得到不同效果的图，比如颜色，坐标名称，是否100%堆积等。具体参数设置可参考如下：

    

    若我们调整颜色：

1. 1 plot.area(grp.dat,col=c('red','lightgreen','purple'))

    得到的效果如下：

   接下来我们看看如何用ggplot2来绘制一个面积图。在绘图之前，首先我们需要转换我们的数据格式，需要将多个列汇总到一个变量列(variable)和一个数值列(value), 转置数据的代码如下：

1. 1 p.dat<-data.frame(step=row.names(grp.dat),grp.dat,stringsAsFactors=F)2 p.dat<-melt(p.dat,id='step')3 p.dat$step<-as.numeric(p.dat$step)

   接下来，我们需要导入ggplot2，以及绘制面积图，代码如下：

1. 1 # 导入包2 require(ggplot2)3 require(reshape)4 require(gridExtra)6 # 绘制面积图7 p<-ggplot(p.dat,aes(x=step,y=value))8 p1<-p + geom_area(aes(fill=variable))+ theme(legend.position="bottom")9 p2<-p + geom_area(aes(fill=variable),position='fill')

    

 

   我们来看一下p1和p2分别的效果：

  

 

             

 

 

    当然，geom有更多好玩的应用，具体可以戳：