在geom_bar中,y值可以通过不同的参数进行改变。以下是一些常见的参数: stat:用于指定统计方法,可以是"count"(默认)表示计数,也可以是"identity"表示使用原始y值。 position:用于指定柱子的位置,可以是"dodge"(默认)表示并列柱子,也可以是"stack"表示堆叠柱子。 fill:用于指定柱子的填充颜色。 通过调整这...
geom_bar(stat = "identity") 这会绘制一个简单的柱状图,其中每个柱子的高度取决于Value列中的数值大小。stat = "identity"参数表示直接使用Value列中的数值作为柱子的高度。 如果想要按照Category列的字母顺序排列柱子,可以使用reorder()函数: ggplot(data, aes(x = reorder(Category, Category), y = Value)) +...
data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Conpany = c("Apple","...
ggplot(data = data, aes(x = group, y = y, fill = group)) + geom_bar(stat = "identity") 绘制散点图,并将点的透明度映射到 x 值 ggplot(data = data, aes(x = x, y = y, alpha = x)) + geom_point() 绘制散点图,并将点的形状映射到 group 值 ggplot(data = data, aes(x = x...
geom_col和geom_bar都是绘制柱状图的函数,但二者是有区别的。geom_col 需要提供x(分类变量)和y(数值变量,映射在y轴);geom_bar 只需要提供x,自动统计频数、频率,映射在y轴geom_bar是自带统计属性的,自动统计x的频数、频率,映射在y轴,通过添加参数stat=”identity”实现与geom_col相同的效果。
使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity。默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图...
首先使用geom_bar并设置stat = "identity"。然后使用position = position_stack(vjust = 0.5)。您可以使用以下代码: # Construct a ggplot object according requirement above and assign it to 'plt' plt <- ggplot(plotdata,aes(x = sector, y = n, fill = sex))+ ...
p+geom_bar(width=0.6,aes(fill=factor(cyl))) 对数据条进行颜色填充 1 p+geom_bar(width=0.5,stat="identity",aes(,mpg)) 如果x只是作为分类变量使用,同时一个y值的情况下,需要对stat 参数进行更改,把stat的值改成identity 此时的条形图的长短表示各分类对y值求和 ...
调节一下参数把!!!比如显示点图。调节颜色。调节误差棒width,size, p <- ggplot(df, aes(trt, resp, colour = group))+geom_point(aes(size=resp)) p + geom_errorbar(stat = "identity", color = df$trt,aes(ymin = lower, ymax = upper,size=1), width = 0.05,position = "dodge") ...
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") ``` 该代码中,我们使用了group参数来将不同性别的数据分成两组并分别绘制柱状图。 总之,Geom_bar是ggplot2中非常强大的一种图形类型,在使用时需要注意各个参数的含义和用法。通过这篇文章的介绍,相信读者已经了解了这些参数的具体作用,可以更加灵活地绘制自己需...