（翻）云（覆）雨图
《（翻）云（覆）雨图》这篇文章在2018年11月推送，当时并没有R包可以画这个半边的小提琴图，我在gglayer包里打包了geom_flat_violin的图层，代码来自于David Robinson，最近发现CRAN上有一个新的包，gghalves，这个包实现了一半的小提琴图、箱式图和点图：
geom_half_boxplot geom_half_violin geom_half_point
于是像诸如一半箱式图，再加原始数据点之类的图，轻而易举：
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_half_boxplot(width=.3) +
geom_half_point(aes(color=Species))
于是更新此贴，使用gghalves来画，而原先geom_flat_violin也将从gglayer包中删掉。gghalves包在CRAN中，可以通过install.packages("gghalves")来安装。
生物狗喜欢画barplot，但毕竟只有均值和标准误差信息量太低，万一有outliers呢？万一不是正态分布呢？所以就吐槽了又吐槽，但大家还是乐此不疲，因为大家都在用，因为很多人只会画barplot，所以产生各种反barplot运动，并呼吁大家使用boxplot，boxplot有四分位数的统计量，可以反应outlier和数据的分布，比barplot高得多了。
然而事情是不断在进化的，我们的手段是要跟上潮流的，现在的潮流就是除了要有统计量，还要有原始数据，甚至于有统计推断，全集中一图中，揭开数据的红盖头，给大家呈现全方位无死角的面貌。
所以现在流行的不单单是画boxplot，有以下几种方式是显得比较专业的：
boxplot + raw data
violin plot + boxplot
violin plot + raw data
violin plot + boxplot + raw data
反正就是原始数据+统计量（boxplot）+统计推断（violin plot, 概率密度）的组合。然而violin画出来是对称的，也就是说信息冗余，就有人提出来，能不能画一半的violin，但其实一半也挺丑的，但大家脑洞足够大，把violin往右移一点，它就像一朵云彩，而raw data就像是雨滴，于是乎云雨图(raincloud)应运而生，一下子俘获大家的芳心，包括我。
就这一个可视化方式，有人专门写文章介绍，并且还用主流语言实现了，https://peerj.com/preprints/27137v1/。
《ggridges：一种波涛汹涌，哦不对，是山峰叠峦的可视化方式》本身长得就像半个violin，这个包现在也支持raincloud，不过我还是喜欢单一的元素然后自己拼。
那么要实现这个图，最大的问题在于需要一半的violin，在这里，我要介绍的就是画一半图层的gghalves包。
violin + boxplot + raw data
require(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_violin(alpha=.5) +
geom_boxplot(width=.1) +
geom_jitter()统计量不一定要用boxplot来展示四分位数，你也可以是均值+-标准误差的方式，这样相当于你把barplot的信息也放进去了，所以说单纯barplot有多弱鸡。当然统计量也不限于此，有合适的都可以放进去。无非是拼图层，这也是图形语法的灵活所在，封装失去了自由组合的灵活性。
require(dplyr)
d <- group_by(iris, Species) %>%
summarize(mean = mean(Petal.Length),
sd = sd(Petal.Length))
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_violin(alpha=.5) +
geom_jitter() +
geom_pointrange(aes(y=mean, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd, color=Species), data=d, size=2)云雨图1：加上均值和标准误差
library(gghalves)
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_half_violin(position=position_nudge(x=.2), side=2) +
geom_jitter(aes(color=Species), width=.15) +
geom_pointrange(aes(y=mean, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd),
data=d, size=1, position=position_nudge(x=.25)) +
coord_flip() + theme_bw() +
theme(legend.position="bottom")
云雨图2：加上boxplot
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_half_violin(position=position_nudge(x=.3), side=2) +
geom_jitter(aes(color=Species), width=.15) +
geom_boxplot(width=.1, position=position_nudge(x=.22)) +
coord_flip() + theme_bw() +
theme(legend.position="bottom")云雨图3：用堆叠的点图当雨点
ggplot(iris, aes(Species, Petal.Length, fill=Species)) +
geom_half_violin(position=position_nudge(x=.2), side=2) +
geom_dotplot(binaxis="y", stackdir="down", dotsize=.35) +
geom_boxplot(width=.1, position=position_nudge(x=.1)) +
coord_flip() + theme_bw() +
theme(legend.position="bottom")往期精彩