Basic ggplot2.Rmd

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title: "R繪圖入門"
output: html_notebook
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# 環境設定
```{r}
rm(list = ls())
library(dplyr)
library(ggplot2)
```


# 1.Basics
ggplot(aes(x=,y=,color=)) 用來訂義基本圖面維度

# 2.One Variable
```{r}
diamonds
diamonds %>% ggplot(aes(x=carat)) 
```

```{r}
diamonds %>% ggplot(aes(x=carat))+
  geom_histogram()
```

```{r}
levels(diamonds$color)
str(diamonds$color)
```
```{r}
diamonds %>% ggplot(aes(x=carat))+
  geom_histogram(alpha=0.5)+
  geom_histogram(
    data=diamonds %>%
      filter(color=="E"),
    alpha=0.5,
    fill="red")+
  geom_histogram(
    data=diamonds %>%
      filter(color=="F"),
    alpha=0.3,fill="blue")
```

```{r}
diamonds %>% ggplot(aes(x=carat))+
  geom_histogram(alpha=0.5)+
  geom_histogram(
    data= (
      diamonds %>% 
        filter(
          color %in% c("E","F")
          )
      ),alpha=0.5,aes(fill=color))
```

## 練習：使用histogram來繪製97學年度第1學期經濟學原理各班的成績分佈
Mac使用者必需再 
  +theme(text=element_text(family="STKaiti", size=12))
其中STKaiti為字體書（Font Book）包含的字體。
[參見：https://blog.gtwang.org/r/how-to-use-your-favorite-fonts-in-r-charts/]
```{r}
load("transcript sample.Rdata")

```

# 3. Two variables: Continuous X, continuous Y
```{r}
mtcars
mtcars %>% ggplot(aes(x=wt, y=mpg))+
  geom_point(aes(color=cyl)) -> p1
p1
mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl)
mtcars %>% ggplot(aes(x=wt, y=mpg))+
  geom_point(aes(color=cyl)) -> p1
p1
```

```{r}
mark.data <- data.frame(
  x=c(2.3,5.5),
  y=c(32.5,15),
  name=c("A","B")
)
p1 + geom_text(data=mark.data,aes(x=x,y=y,label=name)) -> p2
p2
```

```{r}
p2 + geom_smooth(method="lm",se=FALSE)
```

## 練習：97學年度經原學生第1學期成績與第2學期成績的關連性有多高？
## (1) 選出97學年經濟學原理的資料，並只留下學期，授課老師，成績及ID
```{r}

```
## (2) 將上下學期成績分成兩欄變數，使用tidyr::spread()
```{r}

```
## (3) 畫出上下學期的離散圖（使用geom_point）並計算各別授課老師的學生上下學期成績correlation
```{r}

```

# 4. Two variables: Discrete X, Continuous Y
```{r}
library(gcookbook)
cabbage_exp<-tbl_df(cabbage_exp)
cabbage_exp
```

基本繪圖：定義圖面維度
x軸變數一律被當成類別變數, fill為以「填色」分類的維度，和color不同。color是指以「描線顏色」分類的維度。
```{r, echo=TRUE, fig.show='hide', message=FALSE, warning=FALSE}
cabbage_exp %>% ggplot(aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) -> p 
```

直條圖：直式堆疊（內定）
```{r}
p + geom_bar(stat = "identity")
```

直條圖：橫向排列
```{r}
p+geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") -> p
p
```

## 練習：三位經原老師班上成績的逐年趨勢
(1) 記算各別老師各學年（上下學期不用分）班上平均成績
```{r}

```
(2) x軸為學年，y軸為平均成績，畫出不同老師的平均成績趨勢直條圖
```{r}

```

#4. Labels
```{r}
mtcars %>% ggplot(aes(x=wt, y=mpg))+
  geom_point() +
  labs(title="Weight and Fuel Efficiency",
       x="Weight",
       y="Miles per gallon")-> f4
f4
```

## 練習：請將上一題圖形加上主題"不同經原授課教師歷年全班平均成績"，並把 授課老師 的圖標改名為 "教師名稱" 
```{r}

```

# 5. Save
eps/ps, tex (pictex), pdf, jpeg, tiff, png, bmp, svg and wmf 
```{r}
ggsave("mpg vs weight.eps",f4)
```

## 練習：把最後一張圖存下來
```{r}

```