Day 25- ggplot2資料視覺化 Part 2- ggplot函數
(前言：內個，我只是個剛接觸程式設計的小萌新，如果內文內容、程式碼、統計資料圖寫或畫的不對，還請各位大大指教 Orz，另外今天繪圖用到的資料請參考第22, 23天的cp 空氣品質資料喔，不過後來因爲資料不齊全的關係，我又重新整理匯入一次，所以cp現在長這樣（節錄前6筆））：

用ggplot函數做圖時必須要指定美學屬性(aesthetics)及圖表種類(geometrics)，常用圖表種類包含：散佈圖(geom_point)，線圖(geopm_line), 直方圖(geom_histogram), 盒型圖(geom_histogram), 及長條圖(geom_bar)

ggplot函數最基本的寫法如下：

ggplot(資料, aes(x = x軸資料, y = y軸資料)) + geom_美學屬性() +facets, geom_smooth等其他圖表設定

假設想要觀察風向以及PM2.5之間的關係，可以做一個風向(wd欄位)對PM2.5數值的點狀圖及盒狀圖。程式碼如下：

ggplot(cp, aes(x = wd, y = PM2.5)) + geom_point()
ggplot(cp, aes(x = wd, y = PM2.5)) + geom_boxplot()

繪圖結果如下：

Ggplot同樣也可以使用facet功能，概念上與qplot大同小異。因為cp資料組裡面含有兩個月的空氣品值檢測資料，所以用月份來進行分組，程式碼及繪圖結果如下：

ggplot(cp, aes(x = wd, y = PM2.5)) + geom_point() + facet_grid(month~.)
ggplot(cp, aes(x = wd, y = PM2.5)) + geom_boxplot() + facet_grid(month~.) 

facet的這個部分總共有facet_grid, facet_null, 及facet_wrap三個形態，但最常用的還是facet_grid這個型態。

如果要同時檢視盒狀圖及資料的分佈的話，可以在剛剛寫的程式碼後面加上一個 + geom_jitter()
就可以同時檢視盒狀圖及資料分布的情況

今天就先學到這邊好了。當然，ggplot畫圖的種類遠超過想像，不同種類的資料適合畫的圖也都不同，看來ggplot要探索的東西真的很多呢 ˊˇˋ

明天學習用ggplot地圖繪圖功能來做資料視覺化吧

參考資料：

1. https://yijutseng.github.io/DataScienceRBook/vis.html
2. https://bookdown.org/tonykuoyj/eloquentr/ggplot2-base.html
3. https://danzhuibing.github.io/R_ggplot2.html