分面是一个强大的工具，可以快速分析出数据各子集模式的异同。ggplot2 提供了两种分面类型。
1．网格分面（facet_grid）
网格分面在2 维网格中展示图形。输入数据时，你需要考虑哪些变量作为行，哪些变量作为列，规则如下：
- 不进行分面：即不使用函数facet_grid()或者使用facet_null()，此时得到的是单独画板；
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point()
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) + geom_point() + facet_null() #等价于以上
注意：在0.9.0 版本前facet_grid(.\~.)表示不进行分面
- 一行多列：“.\~A”。图形以一行多列展示，纵坐标相同，用于y 位置的比较。
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point() + facet_grid('. ~ Species')
Species 变量有三个属性值，按其分组，绘制一行三列的图形，x 轴相同，通过查看y 轴的比较三者的不同。
- 一列多行：“B\~.”。图形以一列多行展示，横坐标相同，用于x 位置的比较。
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point() + facet_grid('Species ~ .')
- 多列多行：“B\~A”。按照A 与B 变量分组绘图；
h <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point()
h + facet_grid(cyl ~ vs)
- 多个变量的多个水平行或者列上（或者同时）：”A+B\~.”、”.\~A+B”、 ”A+B\~C”。
mg <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point()
mg + facet_grid(vs + am ~ gear)
mg + facet_grid(vs + am ~ gear, margins = TRUE) #参数margins = TRUE 表示展示所有的边际图
mg + facet_grid(vs + am ~ gear, margins = "am") #参数margins = "am"表示展示am 边际图
2．封装型（facet_wrap）
facet_wrap 并不是用于两个或者更多的变量来生成一个2 维网格，而是生成一个长的面板条块（由任意数目的变量生成），然后封装在2 维中。
p <- qplot(price, data = diamonds, geom = "histogram", binwidth = 1000)
p + facet_wrap(~ color)
p + facet_wrap(~ color, nrow = 2) #图形按两行显示，参数ncol 是设置列的
p + facet_wrap(~ color, scales = "free_x") #所有图形都显示x 轴坐标，y 轴是参数“free_y”
p + facet_wrap(~ color, scales = "free") #所有图形都显示x、y 轴坐标
