Lektionen des Moduls (2/2)
Personalisierung und Facetten
Neben der Definition von Geometrien und Ästhetiken ermöglicht es ggplot2, das visuelle Erscheinungsbild eines Diagramms durch Hinzufügen von Titeln, Ändern von Themen und Erstellen von Facetten (Unterteilung der Diagramme in Panels) vollständig anzupassen.
Titel und Beschriftungen: labs()
Um einen Haupttitel und Untertitel hinzuzufügen sowie die Beschriftungen der kartesischen Achsen oder der Legende zu ändern, verwenden wir die Ebene labs():
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point() +
labs(
title = "Reddito in base all'età",
subtitle = "Dati del censimento 2026",
x = "Età (anni)",
y = "Reddito annuale (EUR)",
color = "Genere"
)
Grafikthemen: theme_*()
ggplot2 enthält verschiedene vordefinierte Themen, die den Hintergrund, die Gitterlinien und die Typografie des Diagramms ändern. Einige der am häufigsten verwendeten sind:
theme_gray()(das Standardthema mit grauem Hintergrund).theme_minimal()(weißer Hintergrund und sehr feines Raster).theme_classic()(klarer Stil ohne innere Rasterlinien).
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point() +
theme_minimal() # Wendet ein modernes und klares Design an
Diagramm in Panels unterteilen: facet_wrap()
Das Faceting ermöglicht es, ein einzelnes Diagramm basierend auf dem Wert einer kategorialen Variable in mehrere nebeneinander liegende Teildiagramme (Panels) zu unterteilen.
Die Hauptfunktion ist facet_wrap() und verwendet die R-Formelnotation (~ variablen_name):
# Erstellt ein separates Diagramm für jede Abteilung
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ department)
Probier es aus
Esercizio 1: Titel und Achsen hinzufügen
Füge dem Streudiagramm die Ebene labs() hinzu, wobei der Titel (title) auf 'Title', die Beschriftung der x-Achse auf 'Age' und die der y-Achse auf 'Income' gesetzt wird.
Hinweis anzeigen
Verwende labs(title = 'Title', x = 'Age', y = 'Income') verkettet mit '+'.
Lösung nach 3 Versuchen verfügbar
Esercizio 2: Ein klares Thema anwenden
Wende das Grafikthema theme_minimal() auf das untenstehende Streudiagramm an, um dessen Ästhetik zu verbessern.
Hinweis anzeigen
Verwende das Zeichen '+' und füge die Funktion theme_minimal() hinzu.
Lösung nach 3 Versuchen verfügbar
Esercizio 3: Diagramm mit facet_wrap unterteilen
Verwende die Funktion facet_wrap(), um das Streudiagramm basierend auf der Spalte department in verschiedene Panels zu unterteilen.
Hinweis anzeigen
Verwende facet_wrap(~ department) zur Unterteilung des Diagramms.
Lösung nach 3 Versuchen verfügbar
Esercizio 4: Koordinatenachsen umkehren
Um ein Säulendiagramm mit vielen Kategorien lesbar zu machen, kannst du die x- und y-Achsen vertauschen. Füge dem Säulendiagramm die Ebene coord_flip() hinzu.
Hinweis anzeigen
Verwende coord_flip(), indem du es mit '+' an die ggplot-Pipeline anhängst.
Lösung nach 3 Versuchen verfügbar
Esercizio 5: Vollständiges publikationsreifes Diagramm
Erstelle ein vollständiges Diagramm auf df: Bilde age auf x, income auf y und color auf gender in geom_point() ab. Unterteile das Diagramm mit facet_wrap() nach department, füge labs() mit dem Titel 'Salary by Age' hinzu und wende schließlich theme_minimal() an.
Hinweis anzeigen
Verbinde alle Ebenen mit '+': ggplot(...) + geom_point() + facet_wrap(~ department) + labs(title = 'Salary by Age') + theme_minimal()
Lösung nach 3 Versuchen verfügbar