"X", "Y"), value = c(10, 15, 8, 12, 6, 9) ) # 创建图形对象 p <- ggplot(data, aes(x = group, y = value)) # 添加图层 p <- p + geom_col(aes(fill = category)) # 设置分组变量 p <- p + facet_wrap
按不同的组拆分geom_col是指在数据可视化中,使用geom_col函数将数据按照不同的组进行拆分并展示。该函数常用于绘制柱状图,可以根据不同的组别对数据进行分组展示,以便比较不同组别之间的差异。 ...
ggplot(aes(x='carat', y='price'),data=diamonds) geom_point()是图形层表示散点图,ggtitle('My diamonds')是修饰层。用“+”表示叠加,后面的图层会叠加到前面的图层。 常用图层 图形层 通常以geom开头的就是图形层,下面介绍几个常用,其他请参考官方Doc. 1.散点图 上面已举例就不再赘述。 2.折现图 gg...
geom_col(width = 0.5,show.legend = T,colour="black",position = "dodge") Group.2分组,根据不同的Group.1填充颜色。position设置分组柱状图的类型,"stack"堆叠柱状图,"fill"标准化的堆叠柱状图,"dodge"非堆叠的并排分组柱状图,"jitter"一般用于散点图,给每个点加上随机噪声变成抖点,使重叠点得以分散。如pos...
如果添加边框并使列透明，就可以看到这种情况。以mpg为例，cyl作为“额外”分组变量：
一、输入数据(含分组) count=rep(1:4,3)group=paste("color",rep(1:3,each=4),sep="_")data=data.frame(count,group) 二、画图:基础调整 1 初始图 library(ggplot2)ggplot(data,mapping=aes(x=rownames(data),y=count))+geom_bar(stat="identity") ...
像这样？
geom_path 点组成的路线图 geom_rect 绘制矩形 geom_raster 绘制矩形 geom_tile 绘制矩形 geom_polygon 绘制多边形 geom_bar 条形图(分组计数值) geom_col 条形图(数据值) geom_histogram 直方图 geom_boxplot 箱线图 geom_violin 小提琴图 geom_jitter 抖散图 ...
())) g_text <- data_scores %>% reorder_group(function(df) { geom_text( aes(label = country), data = df, position = position_dodge(width = 0.9), angle = 90, hjust = 1 ) }) g_main <- ggplot(data_scores, aes(x = group, y = score, fill = country)) reduce(c(g_col, ...
geom_col(position = "stack") + scale_y_continuous(trans = "log10") 在上面的图表中,似乎组B有正确的10的值,而组A有不正确的90的值。这是因为位置调整发生在统计变换之后,所以你得到的是log10(A) + log10(B),而不是log10(A + B),这与顶部高度相同。