R ggplot2 快速上手：可靠图表的高效配方

问题

在紧迫的截止日期下，分析人员很难稳定产出风格一致的 R 图表。在缺乏统一模板的情况下频繁切换 geoms、scales 和 themes，往往会得到嘈杂的可视化，并且需要反复返工修修补补。

激化

映射位置错误、图例缺失、颜色比例不一致，会生成误导决策者的图表。时间被浪费在不断微调默认设置上，而不是聚焦于数据中的关键信号。

解决方案

使用一小套紧凑的 ggplot2 图表配方，始终显式指定美学映射，将映射与固定设置分离，并统一应用简洁的主题。下面的模式涵盖了最常用的图表类型，以及如何通过分面进行对比分析。

散点：关系与趋势线

library(ggplot2)
 
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, linewidth = 0.8) +
  labs(color = "Cylinders", x = "Weight", y = "MPG") +
  theme_minimal()

折线：时间序列或有序类别

ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy)) +
  geom_line(color = "#1f77b4", linewidth = 1) +
  labs(x = "Date", y = "Unemployment") +
  scale_x_date(date_breaks = "2 years", date_labels = "%Y") +
  theme_minimal()

柱状：计数或总量

ggplot(diamonds, aes(x = cut, fill = cut)) +
  geom_bar(width = 0.7, color = "white") +
  labs(x = "Cut", y = "Count") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

箱线与小提琴：分布对比

ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_violin(alpha = 0.4, color = NA) +
  geom_boxplot(width = 0.18, outlier.shape = NA, alpha = 0.8) +
  labs(x = NULL, y = "Sepal Length") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

分面：快速对比

ggplot(diamonds, aes(carat, price, color = cut)) +
  geom_point(alpha = 0.4, size = 1.5) +
  facet_wrap(~ color) +
  labs(x = "Carat", y = "Price") +
  theme_light()

Geoms 与最佳使用场景

Geom	数据类型	最适合	小提示
`geom_point()`	数值 vs 数值	关系、聚类	将颜色/形状映射到类别；配合 `geom_smooth()` 查看趋势。
`geom_line()`	有序 x、数值 y	时间序列、序列数据	使用 `group=` 保持每组一条线；避免排序错误。
`geom_bar()`（计数） / `geom_col()`（已汇总）	分类型	频数或总量	使用 `position = "fill"` 展示百分比。
`geom_boxplot()`	分类型 vs 数值	对比中位数 / 四分位距	搭配 `coord_flip()` 解决标签过长问题。
`geom_violin()`	分类型 vs 数值	分布形状	与箱线图结合以展示分位数。
`geom_histogram()`	单个数值变量	分布	显式设置 `bins` 或 `binwidth`。

映射 vs 固定设置

数据映射写在 aes() 内：aes(color = species)。
固定常量写在 aes() 外：geom_point(color = "steelblue")。
使用 scale_* 函数格式化数值、控制调色板。

主题与标注清单

以 theme_minimal() 或 theme_light() 作为简洁的默认样式起点。
使用 labs(title, subtitle, caption) 提供上下文说明；坐标轴文字保持简短。
当颜色已经与分面或标签重复时，用 theme(legend.position = "none") 隐藏多余图例。
用于发表时，通过 theme(text = element_text(size = 12)) 调整整体字体大小。

起步模板

base_plot <- ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var)) +
  geom_point(color = "#4e79a7", alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "Headline metric",
    x = "X axis",
    y = "Y axis",
    caption = "Source: internal data"
  ) +
  theme_minimal()