Khi mới bắt đầu làm việc với GGPLOT2, sẽ rất khó để có thể tùy chỉnh các thành phần cơ bản trong biểu đồ. Trong bài viết này, Ranalytics sẽ hướng dẫn các bạn tùy chỉnh những thành phần cơ bản nhất của biểu đồ với GGPLOT2.

Khi đã tạo được các biểu đồ cơ bản, ta còn cần phải làm chủ được các thành phần khác của biểu đồ, trong đó quan trọng nhất gồm có:

Để thay đổi các thành phần này, ta dùng hàm theme để tạo layer theme mới cho biểu đồ đã tạo. Các thành phần tương ứng của hàm theme là:

Dữ liệu sử dụng vẽ biểu đồ

library(dplyr)
library(ggplot2)
data <- diamonds %>% sample_n(5000)
data %>% summary

##      carat              cut       color       clarity         depth      
##  Min.   :0.200   Fair     : 137   D: 652   SI1    :1213   Min.   :54.70  
##  1st Qu.:0.390   Good     : 462   E: 880   VS2    :1139   1st Qu.:61.00  
##  Median :0.700   Very Good:1086   F: 880   SI2    : 838   Median :61.80  
##  Mean   :0.794   Premium  :1300   G:1049   VS1    : 772   Mean   :61.75  
##  3rd Qu.:1.050   Ideal    :2015   H: 765   VVS2   : 444   3rd Qu.:62.50  
##  Max.   :4.130                    I: 520   VVS1   : 345   Max.   :72.90  
##                                   J: 254   (Other): 249                  
##      table           price               x                y         
##  Min.   :52.00   Min.   :  354.0   Min.   : 0.000   Min.   : 0.000  
##  1st Qu.:56.00   1st Qu.:  934.5   1st Qu.: 4.690   1st Qu.: 4.700  
##  Median :57.00   Median : 2381.5   Median : 5.700   Median : 5.710  
##  Mean   :57.49   Mean   : 3871.7   Mean   : 5.718   Mean   : 5.732  
##  3rd Qu.:59.00   3rd Qu.: 5226.2   3rd Qu.: 6.540   3rd Qu.: 6.540  
##  Max.   :73.00   Max.   :18788.0   Max.   :10.020   Max.   :58.900  
##                                                                     
##        z         
##  Min.   : 0.000  
##  1st Qu.: 2.890  
##  Median : 3.520  
##  Mean   : 3.537  
##  3rd Qu.: 4.040  
##  Max.   :31.800  
##

Tạo biểu đồ gốc

#Tạo theme
theme_set(theme_minimal())

p <- ggplot(data, aes(x=carat, y = price)) +
  geom_point(aes(col=cut))
p

#Bước 2: Tạo thêm "layer" cho phép tùy chỉnh các thành phần trong biểu đồ
#Sử dụng layer "theme" để tùy chỉnh

#Bước 2.1: Tạo biểu đồ có title & subtitle
p1 <- p + 
  labs(title = "Diamonds - price vs. carat")
p1

Thay đổi title của biểu đồ với hàm “theme”

Trường hợp 1: Cho to cỡ chữ và làm tên biểu đồ dạng “bold”

p1 + 
  theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold"))

Trường hợp 2: Thay đổi font chữ cho tên biểu đồ

#library(extrafont)
p1 + 
  theme(plot.title = element_text(size = 20, 
                                  face = "bold", 
                                  family = "serif"))

Trường hợp 3: Xuống dòng cho tên trong biểu đồ

p + 
  ggtitle("Diamonds \nprice vs. carat") + 
  theme(plot.title = element_text(size = 20, 
                                  face = "bold", 
                                  family = "serif"))

Tùy chỉnh tiêu đề trên từng trục biểu đồ

Trường hợp 1: Thay đổi cỡ chữ, làm đậm chữ của tiêu đề trục x

p + 
  theme(axis.title.x = element_text(size = 11, 
                                    face = "bold"))

Trường hợp 2: Thay đổi font chữ của trục x

p + 
  theme(axis.title.x = element_text(family = "serif", 
                                    face = "bold"))

Trường hợp 3: Thay đổi kích cỡ, font chữ ở cả 2 trục

p + 
  theme(axis.title = element_text(family = "serif", 
                                      face = "bold"))

Tùy chỉnh thành phần text trên từng trục biểu đồ

Trường hợp 1: Thay đổi kích thước, làm đậm chữ trên trục

p + 
  theme(axis.text.x = element_text(size = 13, face = "italic"))

Trường hợp 2: Làm nghiêng chữ trên trục

p + 
  theme(axis.text.x = element_text(size = 13, angle = 45))

Trường hơp 3: Thay đổi cả 2 trục

p + 
  theme(axis.text = element_text(size = 13, angle = 45))

Tùy chỉnh phần chú giải của biểu đồ

Trường hợp 1: Xóa toàn bộ legend

p + theme(legend.position = "none")

Trường hợp 2: Xóa tiêu đề của legend

p + theme(legend.title = element_blank())

Trường hợp 3: Thay đổi kích thước, màu sắc của tên legend

p + 
  theme(legend.title = element_text(size = 14, 
                                    face = "bold", 
                                    color = "red"))

Trường hợp 4: Thay đổi tên trong legend

p + scale_colour_discrete(name = "Type of diamonds")

Trường hợp 5: Thay đổi kích cỡ chữ trong phần legend

p + 
  theme(legend.text = element_text(size =12, 
                                   face = "bold", 
                                   family = "serif"))

Tùy chỉnh khung màu trong biểu đồ

Các màu mặc định của GGPLOT2 đáp ứng phần lớn các yêu cầu trong phân tích và báo cáo. Tuy nhiên, khi cần tùy chỉnh màu sắc mặc định này lại có thể rất khó khăn nếu ta không biết cách làm. Trong thực tế, các biểu đồ của các công ty lớn, hoặc các báo cáo phân tích đều phải tuân theo chuẩn màu sắc của cả công ty. Do đó, ta cần phải nắm được cách tùy chỉnh màu sắc của biểu đồ trong R.

Một số mã màu sắc của R có thể tham khảo tại link

Màu của biến rời rạc

Trường hợp 1: Tự điền mã màu

p + 
  scale_color_manual(values = c("darkred", "darkblue", "violet", "darkgreen", "orange"))

Trường hợp 2: Thay đổi màu sắc theo 1 số chế độ mặc đinh

#Sử dụng Brewer
p + 
  scale_colour_brewer(palette = "Set1")

#Sử dụng bảng màu của Tableau
library(ggthemes)
p + 
  scale_colour_tableau() + 
  theme_tufte()

Màu của biến liên tục

Màu trên GGPLOT2 có thể thay đổi với dài màu liên tục. Xem ví dụ sau.

# Tạo biểu đồ gốc
p <- ggplot(data, aes(x = carat, y = price)) +
  geom_point(aes(col=price))
p

Tạo màu theo biến liên tục với scale_color_gradient

p + scale_color_gradient(low = "darkblue", high = "darkred")

Tạo màu theo biến liên tục với scale_color_gradient2

p + scale_color_gradient2(midpoint = mean(data$price), 
                          low = "blue4", 
                          mid = "white", 
                          high = "red4")

Như vậy, chúng ta đã vừa biết xong những cách thay đổi các thuộc tính cơ bản nhất của biểu đồ với ggplot2. Chúc các bạn học và làm việc hiệu quả với Ranalytics.vn!