tidyverse_ggplot2_aes_eval.Rmd

# ggplot2之延迟映射 {#tidyverse-ggplot2-aes-eval}

本章是翻译的ggplot的官方文档，后续我会增加一些案例

```{r, message=FALSE, warning=FALSE}
library(tidyverse)
library(palmerpenguins)

penguins <- penguins %>% 
  drop_na()
```



绝大部分时候，数据框的变量直接映射到图形元素，然后生成图片。但也有一些时候，变量需要先做统计变换，然后再映射给图形元素，这个过程称之为**延迟映射**。


ggplot2 把进行数据映射分成了三个阶段。

- 第一个阶段，**拿到数据之后**。最初阶段，拿到用户提供的数据，映射给图形元素。
- 第二个阶段，**统计变换之后**。数据完成转化或者统计计算之后，再映射给图形元素。
- 第三个阶段，**图形标度之后**。数据完成标度配置之后，映射给图形元素，在最后渲染出图之前。


延迟到**统计变换之后**的例子是，在`geom_histogram()`画柱状图的时候，
柱子的高度并不直接来源用户提供的数据，而是来源于`stat_bin()`函数统计计算后的结果

```{r}
penguins %>%
  ggplot(aes(x = bill_length_mm)) +
  geom_histogram(aes(y = after_stat(count)))
```


```{r}
# Scale tallest bin to 1
penguins %>%
  ggplot(aes(x = bill_length_mm)) +
  geom_histogram(aes(y = after_stat(count) / max(count)))
```


延迟到**图形标度之后**的例子是，`geom_bar()`画柱子图，定义了柱子的颜色后，想在颜色的基础上增加点透明度，作为柱子的填充色。

```{r}
penguins %>% 
  ggplot(aes(x = species, color = species)) +
  geom_bar(
    aes(fill = after_scale(alpha(color, 0.6)))
  )
```



如果不是直接使用原始数据，而是用统计变换后的数据来映射，就需要使用`after_stat()`函数告诉ggplot2 等到统计变换完成后再做美学映射。类似地，如果想在完成标度配置之后，再映射给图形元素，就需要使用`after_scale()`函数。如果多次映射图形元素，比如变量 `x` 先传递给统计函数，然后把统计结果映射给图形元素，就需要使用
`stage(start = NULL, after_stat = NULL, after_scale = NULL)` 控制每一个过程。

```{r}
penguins %>% 
  ggplot(aes(x = species)) +
  geom_bar(
    aes(fill = stage(start = species, after_scale = alpha(fill, 0.4)))
  )
```




```{r, echo = F, message = F, warning = F, results = "hide"}
pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE)
```