geom_bar()使条形的高度与每个组中的观察值的数目成正比,或者如果设置了weight参数,则为分组内指定的所有权重变量值之和 如果你想直接使用条形图的高度来表示数据中的值,可以使用geom_col() geom_bar()默认使用的统计变换方法是count,而geom_col() 使用identity不做变换。 示例 1 简单条形图 g <- ggplot(mpg...
ggplot2是R语言中用于数据可视化的一个重要包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图方式。其中的geom_bar()函数用于绘制条形图,可以实现在组内绘制稍微分隔的条形图。 使用ggplot2中的...
其中,geom_bar是ggplot2中用于创建柱状图的函数。 geom_bar函数可以用来绘制柱状图,它可以根据数据的特征进行分组,并将每个组的数据以柱状图的形式展示出来。在创建柱状图时,可以通过设置分面比例和填充参数来进一步定制图表的外观。 分面比例(facet)是指将数据按照某个变量进行分组,并在同一图表中显示多个子图...
##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,...
#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 ...
ggplot2中有两种绘制条形图的函数:geom_bar()和geom_col() geom_bar()使条形的高度与每个组中的观察值的数目成正比,或者如果设置了weight参数,则为分组内指定的所有权重变量值之和 如果你想直接使用条形图的高度来表示数据中的值,可以使用geom_col() ...
(x=sam, y=Expression)) +geom_bar(width =0.5, aes(fill=sam), stat ='summary')+geom_point(color='#bbbdbf', position ='jitter') +geom_smooth(data = df,mapping = aes(x=as.numeric(sam), y=Expression),color='red', se = F, method ='lm')+scale_fill_manual(values = col)+theme...
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"') ...
p = ggplot(dat, aes(x= type,y= Num,fill = Sample))+###这部分的position_dodge(width=0.8)大于宽width = 0.6点,可以使得分组内柱子之间有缝隙,而不是贴合。geom_bar(stat="identity",width =0.6,position = position_dodge(width=0.8))+ scale...
geom_bar()和geom_col()都可以完成堆叠图和柱形图 position=position_dodge(0)默认值为0,即默认绘制堆叠图,如果position_dodge > width则能拆开堆叠图得到分组柱形图。 stack_plot = ggplot(data_frame, aes(x=sample_id, fill=Taxonomy, y=value))+ ...