ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图功能。在ggplot2中,可以使用geom_bar函数来创建柱状图,并通过填充颜色来表示不同的数据分组。 要更改geom_bar的填充颜色,可以使用fill参数。下面是一个示例代码: 代码语言:R 复制 ...
准备数据:首先需要准备包含分组数据的数据框。数据框应该包含用于分组的变量以及要显示的数值变量。 创建图表对象:使用ggplot函数创建一个图表对象,并指定数据框作为数据源。 添加图层:使用geom_bar函数添加条形图的图层。在geom_bar函数中,可以使用fill参数指定不同组别的颜色,使得不同组别的条形图可以区分开来。另外,还...
##fill= 代表每个图里面的柱状堆积块的分组,这里我选 性别,同时这个后面需要创建图例 p1<-ggplot(data = data1, aes(x=年龄, y = 患病率, fill = 性别)) +#这里就是1张图的工作 geom_bar(stat="identity", color = "black", size = 0.55, width = 0.7)+ facet_wrap(~疾病)+ ##这里设置分页,...
ggplot(new_data,aes(x=stage,y=value,fill=sample)) + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.9)) + geom_errorbar(aes(ymin=value-se, ymax=value+se,group=group), position = position_dodge(0.9),width=.1) + theme_bw() +scale_fill_manual(name='Sample', values=c(control='...
你可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数: 1 2 3 ggplot(Salaries,aes(x=rank, fill=sex)) + geom_bar(position="stack") +labs(title='position="stack"') 1 2 3 ggplot(Salaries,aes(x=rank, fill=sex)) + geom_bar(position="dodge") +labs(title='position="dodge"') ...
#然后画柱状堆积图,采用geom_bar组件 ##x=代表x轴的分组,这里我选年龄 ##y=代表数据那一列,这里是患病率那一列 ##fill=代表每个图里面的柱状堆积块的分组,这里我选性别,同时这个后面需要创建图例 p1<-ggplot(data = data1, aes(x=年龄, y =患病率, fill =性别)) +#这里就是1张图的工作 ...
geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.75),width=0.6)+ coord_cartesian(ylim=c(0.5,1))+ scale_y_continuous(expand = c(0, 0))+#消除x轴与绘图区的间隙 scale_fill_brewer(palette="Set1") image.png 也可以自己配色,使用 scale_colour_manual(), scale_fill_manual()函数用于diy配色...
下面为绘图的代码: ggplot(data1,aes(x=年份,y=单产,fill=省份))+ geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(width=0.7) , width = 0.6,colour="black",size=0.3)+ geom_errorbar(aes(ymin=单产-sd, ymax=单产+sd), position=position_dodge(.7), ...
要使用ggplot2和geom_bar来可视化分类数据的计数,你需要首先安装并加载ggplot2包。然后,你可以创建一个数据框(data frame)来存储你的分类数据,最后使用ggplot()函数和geom_bar()函数来创建条形图。 以下是一个简单的示例: # 安装并加载 ggplot2 包 install.packages("ggplot2") ...
dplot +geom_bar(position ="stack")##条形图 分类 dplot +geom_bar(position ="fill")##等高条形图 dplot +geom_bar(position ="dodge")##并排分类条形图 p <-ggplot(Oxboys,aes(age, height, group = Subject)) + geom_line() p +geom_smooth(aes(group = Subject), method="lm", se = F...