为什么 ggplot2 中的 facet_wrap() 可以用波浪号 (~) 或 vars() 表示？

Question

如果我理解正确，R 中的波浪号 (~) 通常表示匿名函数或公式。在ggplot2 中，您可以使用facet_wrap() 根据具有多个级别的因子变量将您的图拆分为多个方面。有两种不同的表达方式，它们都产生相似的结果：

# load starwars and tidyverse
library(tidyverse)
data(starwars)

使用~：

ggplot(data = starwars, mapping = aes(x = mass)) + 
   geom_histogram(fill = "blue", alpha = .2) + 
   theme_minimal() + 
   facet_wrap( ~ gender, nrow = 1)

与vars()：

ggplot(data = starwars, mapping = aes(x = mass)) + 
  geom_histogram(fill = "blue", alpha = .2) + 
  theme_minimal() + 
  facet_wrap( vars(gender), nrow = 1)

vars() 和 ~ 在 ggplot2 中如何等效？ ~ 如何以类似于或等效于其在 R 中作为匿名函数或公式的典型用法的方式使用？这里好像不是函数？有人可以帮助澄清vars() 和~ 的facet_wrap() 是如何表示同一件事的吗？

Answer 1

这两个地块应该是相同的。

在ggplot2 中，vars() 只是一个引用函数，它接受要评估的输入，在这种情况下，它是用于形成分面组的变量名。换句话说，您提供的列（通常是具有多个级别的变量）将被自动引用，然后在数据的上下文中进行评估以形成小图面板。当您想创建要包装的函数时，我建议使用 vars() 输入大约facet_wrap();这要容易得多。

另一方面，~ 是特定于 facet_wrap() 函数的语法。例如，facet_wrap(~ variable_name) 并不意味着对某些公式表达式的估计。相反，作为右侧有一个变量的单边公式，这就像告诉 R 以当前形式向函数提供变量，这只是列本身的名称。这很令人困惑，因为我们通常使用~ 来表示 x 和 y 之间的关系。在这种情况下，情况是一样的。 ~ 左侧缺少的因 y 变量代表行值，而 ~ 右侧的独立 x 变量代表列。请注意，该函数可能已经知道 y 变量，该变量通常在 aes() 调用中指定。在facet_wrap(~ ...) 上分层只是一种在 x 变量的每个维度（级别）上划分这些 y 值（行）的快速方法。