ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(aes(fill=group1)) #修改边框颜色为统一颜色 ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(color="orange",linewidth=0.8,fill=NA) #修改边框颜色为不同颜色 ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_boxplot(aes(color=group1),linewidth=0.8,fill=NA) #同时...
aes(group,num,fill=group))+geom_col()+#加误差线geom_errorbar(aes(group,ymin=mean-sd,ymax=mean+sd,color=group),width=0.6,size=1)+#改坐标名xlab("Group")+ylab("OR")+#在柱状图上加数字geom_text(aes(label=num,vjust
有!!as.name()、get()、!!sym()和.data[[]] 共计四种有效方法在aes()中实现变量替换。代码演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2) # 创建一个包含变量的数据框 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 20, 30, 40), group = c(...
ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2)) 百分比柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position='fill') 并列柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position=position_dodge(width=0.9))+ scale_fill_manual(values=c("...
分组(group)是ggplot2中映射关系的一种,默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组,如果需要把观测点按指定的因子进行分组处理,必须修改默认的分组设置。 ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = hp,group = factor(gear))) +geom_line() ...
就是说我们需要自己手动指定形状。ggplot2默认支持下面122种形状。# 代码来自 http://sape.inf.usi.ch/quick-reference/ggplot2/shaped=data.frame(p=c(0:25,32:127))ggplot() +scale_y_continuous(name="") +scale_x_continuous(name="") +scale_shape_identity() +geom_point(data=d, mapping=aes(x...
geom_point(mapping =aes(x = displ, y = hwy)) #函数geom_point()向图中添加一个点层,这样就可以创建一张散点图。ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数。这个参数定义了如何将数据集中的变量映射为图形属性。mapping参数总是与aes()函数成对出现,aes()函数的x参数和y参数分别指定了映射到x轴的...
p <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut)) p+geom_point() #绘制点图 1. 2. #将钻石的切工(cut)映射到分组属性: AI检测代码解析 #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处...
group_by(dose,sex) %>% summarise( sd= sd(len), Avg_len= mean(len) ) df 2. 绘制点线图 #将dose列数值转为因子; df$dose <- factor(df$dose) #绘制点线图; p1<- ggplot(data=df, aes(x = dose, y = Avg_len, group = sex)) + ...
sql_num="SELECT order_date,ROUND(SUM(sales)/10000,2) FROM orders where dt=2019 GROUP BY order_date"cursor.execute(sql_num)sh=cursor.fetchall()for s in sh:v1.append(s[0])v2.append(s[1])meat =pd.DataFrame(list(sh),index=v1,columns=['订单日期','销售额'])p=gp.ggplot(gp.aes(...