r_eda

打通连续变量和分类变量画图的差异

suppressMessages(source("R/load.R"))
mtcars %>% 
    rownames_to_column('index1') %>% 
    mutate(index1 = index1 %>% as.factor) %>% 
    mutate(index2 = index1 %>% as.integer) -> df

df %>% 
    ggplot() +
    geom_area(aes(x = index1, y = mpg), color = 'black', fill = 'black') +
    coord_flip()

df %>% 
    ggplot() +
    geom_area(aes(x = index2, y = mpg), color = 'black', fill = 'black') +
    coord_flip()

1. 分类变量不能承接连续变量的图
2. 连续变量不能承接分类变量的刻度

参考 Stack Overflow

df %.>% 
  ggplot(data = .) +
  geom_area(aes(x = index2, y = mpg), color = 'black', fill = 'black') +
  coord_flip() +
  scale_x_continuous(
    breaks = .$index2,
    labels = .$index1
  )

这里进行说明， 这里还是scale_x_continuous的 base， breaks也不变，还是.$index2，但是labels = .$index1进行了修改。