geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + labs(title = "按比例递增排列堆叠的geom_bar示例", x = "分类变量", y = "频数") + theme_minimal() 在这个示例中,我们使用了一个包含三个类别(A、B、C)和对应频数的数据集。通过设置position参数为"stack",我们实现了按比例递增排列堆叠的效果。
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。 通过调整这些参数,可以改变柱状图中的y值表现形式。例如,可以使用"identity"统计方法...
geom_bar(stat = "identity") 需要注意的是count变换只需要一个绘图变量(示例1中的x),而identity变换需要两个绘图变量(示例2中的x和n)。 到这里,就介绍了count和identity两种类型的变换了。 从柱状图到直方图、密度图 示例3 在基础绘图系统中,柱状图和直方图有着明显的界限:柱状图应用于离散变量的频数统计,直方图...
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", position = "stack", ..., width = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) ``` 参数说明: - `mapping`: 映射变量到图形属性,通常使用aes()函数来指定。 - `data`: 包含数据的数据框或数据集。 - `stat`: ...
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...
- `stat`:统计变换或计算几何对象。默认为“count”,即根据数据中的频率计算计数,并使用每个bin中的原始计数绘制柱状图。 - `position`:How to position the bars.可选项有“stack”(default),“dodge”,“fill”,“identity”等。 - `width`:Each bar's width.如果未提供,则自动选择合理的宽度,保证柱状图能够...
(df.m, Period = Var1, Region = Var2) p <- ggplot(df.m, aes(x = Period, y = value/1e+06,fill = Region)) + ggtitle("Migration to the United States by Source Region (1820-2006), In Millions") p <- p + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") fig <- ggplotly...
stat:设置统计方法,有效值是count(默认值) 和 identity,其中,count表示条形的高度是变量的数量,identity表示条形的高度是变量的值; position:位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图的高度都相等,但...
stat，但geom_errorbar不会。在?geom_errorbar帮助页面中，可以看到默认的stat=是“identity”。如果您...
正如我在评论中提到的，你的问题不能用groupaes来解决，原因是一方面我们想用position来淡化点和条，但...