分面线图（Faceted Line Graph）是一种强大的可视化工具，使我们能够调查两个变量在不同第三个类别变量水平下的关系。R语言中的ggplot2工具提供了一种简单且通用的方法来制作分面线图。这种视觉表现增强了我们对数据模式和趋势的理解。
分面线图由多个排列在网格状图案中的小线图组成。每个线图在第三个变量的特定类别内显示两个相关变量之间的关系。这种格式使得比较多个类别变得容易，让我们能够发现模式、趋势和相似之处。
分面线图的主要优点是它们能够简明扼要且合乎逻辑地呈现复杂数据。通过根据分类变量的水平将数据分割成更小的块，我们可以看到每个类别内的趋势，并识别潜在的相互作用或偏差。
为了使用ggplot2创建分面线图，我们首先定义信息和美学。我们指定将定义分面的分类变量以及将显示在x轴和y轴上的变量。为了增加更多细节或提高清晰度，我们可以改变每个分面内的颜色、线型和标签。
方法1：使用 facet_grid()
首先，创建一个数据框，然后我们通过将 facetgrid() 函数添加到 geomline 来创建分面线图。
> 语法： facet_grid(facets, …)
>
>
> 参数：
>
>
> – facets : 此参数是 facet_grid 必须使用的。它指定公式，左侧为行，右侧为列。公式中使用的点参数（dot）表示该维度（行或列）不应进行分面。
> – … : facet_grid 函数还有许多参数，如 scale, space, margins, shrink 等，但这些不是必须使用的。它们都有一些默认值，但如果我们想更改它们，可以使用它们。但对于分面来说，第一个参数就足够了。
>
>
> 返回： 图形上的分面。
实际使用的语法：
> facet_grid(row ~ column)
如上面的语法所示，我们使用分面向量来表示列，行不使用任何内容。为了不指定任何内容，我们使用一个点参数，如 facetgrid(. ~ Facets)。这将在图形上返回垂直分面，要绘制水平分面，我们只需在 facetgrid() 函数中交换点参数和分面向量。
示例：
# 加载库
library("ggplot2")
# 创建数据框
DF <- data.frame(X = rnorm(60),
Y = rnorm(60),
Facets = c("Facet 1", "Facet 2",
"Facet 3", "Facet 4"))
# 创建具有垂直分面的分面线图
ggplot(DF, aes(X, Y)) +
geom_line(color = "green", size = 1) +
facet_grid(. ~ Facets)
输出：
方法2：使用 facet_wrap()
我们还可以使用 facetwrap() 函数创建分面线图，通常它比 facetgrid() 更能有效地利用屏幕空间，因为它将一维的面板序列包裹成二维。这意味着它为我们的DataFrame以2×2的方式创建4个分面。使用其参数，我们还可以更改分面的行数和列数。
> 语法： facet_wrap(facets, nrow, ncol, …)
>
>
> 参数：
>
>
> – facets : 与我们上面讨论的 facet_grid 函数的 facets 参数相同。它指定公式，左侧为行，右侧为列，即 row ~ column。
> – nrow : 分面的行数。
> – ncol : 分面的列数。
> – … : facet_wrap 也有一些不太重要的参数，因为它们有默认值。我们可以在某些特殊情况下使用它们。
>
>
> 返回： 将一维分面序列转换为二维。
示例：
# 加载库
library("ggplot2")
# 创建用于绘图的数据框
DF <- data.frame(X = rnorm(60),
Y = rnorm(60),
Facets = c("Facet 1", "Facet 2",
"Facet 3", "Facet 4"))
# 使用 facet_wrap 函数创建分面线图
ggplot(DF, aes(X, Y)) +
geom_line(color = "green", size = 1) +
facet_wrap(. ~ Facets)
输出：
默认情况下，输出对于这个数据来说是一个网格。但可以使用 nrow 和 ncol 参数配合适当的值来更改它。
示例：
# 加载库
library("ggplot2")
# 创建用于绘图的数据框