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分面，可以按照一个或多个变量拆分数据，并将子数据集绘制在子图上。

There are three types of faceting:

• facet_null(): 默认，不分面.

• facet_grid(): 仅限按照1个或2个变量拆分数据，不可以设置每行的子图数。

• facet_wrap(): 拆分数据之后，子图从左到右依次排列，可以设置每行的子图数。

1. facet_grid

facet_grid函数的使用方式： plot + facet_grid(vertical ~ horizontal), 子图的排列取决于公式。

library(ggplot2)
sp <- ggplot(reshape2::tips, aes(x=total_bill, y=tip/total_bill)) + geom_point(shape=1)

# Divide by levels of "sex", 垂直排列
sp + facet_grid(sex ~ .)

# Divide by levels of "sex", 水平排列
sp + facet_grid(. ~ sex)

同时使用2个变量分面：

# Divide with "sex" vertical, "day" horizontal
sp + facet_grid(sex ~ day)

2. facet_wrap

facet_wrap 与 facet_grid使用方法类似，可以指定每行的子图数。

# Divide by day, going horizontally and wrapping with 3 columns
sp + facet_wrap( ~ day, ncol=3)

3. 修改分面标签外观

使用theme修改分面的标签, 主题元素包括 strip.text， strip.background等。

sp + facet_grid(sex ~ day) +
    theme(strip.text.x = element_text(size=8, angle=75),
          strip.text.y = element_text(size=12, face="bold"),
          strip.background = element_rect(colour="red", fill="#CCCCFF"))

4. 修改分面标签文本

可以通过修改原始数据来修改文本，但这样比较繁琐；

此外，可以使用labeller修改分面文本内容

labels <- c(Female = "Women", Male = "Men")
sp + facet_grid(. ~ sex, labeller=labeller(sex = labels))

5. 独立标尺

通常，每个子图上的轴刻度是固定的，这意味着它们具有相同的大小和范围。通过将 scales 设置为 ·free、free_x 或 free_y，可以使它们独立。

# A histogram of bill sizes
hp <- ggplot(tips, aes(x=total_bill)) + geom_histogram(binwidth=2,colour="white")

# Histogram of total_bill, divided by sex and smoker
hp + facet_grid(sex ~ smoker)

# Same as above, with scales="free_y"
hp + facet_grid(sex ~ smoker, scales="free_y")

# With panels that have the same scaling, but different range (and therefore different physical sizes)
hp + facet_grid(sex ~ smoker, scales="free", space="free")