在SCI论文的数据图表中,作者习惯于用条形图来表示分类数据的分布特征。在ggplot2中,条柱对应的几何对象函数为geom_bar(), 它的功能就是展示计数数据,即每种分类水平一共有多少个观测值。 条形图示例 条形图分类 在ggplot2中,通常使用的条柱排列方式有三种,并排式(dodge)、堆栈式(stack)和填充式(fill)。 并排...
这里的position参数表示条形图的摆放形式,默认为堆叠式(stack),还可以是百分比的堆叠式。下面分别设置这两种参数,查看一下条形图的摆放形式。 堆叠式: ggplot(data=df,mapping=aes(x=factor(x),y=z,fill=y))+geom_bar(stat='identity',position='stack') 发现一个问题,条形图的堆叠顺序(A,B,C)与图例顺序(...
ggplot(df02, aes(n)) + geom_bar() 可以看到,两个函数绘制出的结果仍然不一样,其中barplot()函数绘制出的图形与示例1中的geom_bar()函数绘制出的结果比较类似,是我们想要的柱状图。 这是由于geom_bar()函数依然默认执行了频数统计变换,而在本例中原始数据df02中已经包含了频数变量,因此不再需要进行统计变换。
barplot(count,main="sample", xlab='improvement',ylab='frequency', ylim=c(0,40), col=c('#BBFFFF','#AEEEEE','#96CDCD'), legend=rownames(count), #显示图例 beside=T #T为分组条形图 ) #2.1 ggplot绘制上面分组条形图 ggplot(Arthritis,aes(x=Treatment,fill=Improved))+ geom_bar(position =...
(and for barplot labels) mutate(ord = paste0("x", 1:n())) %>% # Sort data in descending order arrange(id, desc(perc_all)) %>% # Create vector of barplot labels mutate(label_text = paste0(ord,"=", round(perc_all, 1), "%")) %>% # Add one row to each grou...
df2ggplot()+geom_bar(data=df1,aes(x=x,y=amount,fill=gender),stat="identity",position="stack",width=0.3)+geom_bar(data=df2,aes(x=x+0.3+0.1,y=amount,fill=gender),stat="identity",position="stack",width=0.3)+scale_x_continuous(breaks=c(1.2,2.2,3.2),labels=c("Asia","EU","US"))...
,geom=c(xx,xx)) 条形图 barplot)一个向量用来设定条形的高度,第二个向量用来设定每个条形对应的标签(可选)。 变量值条形: 两个输入变量,x为分类变量,y表示变量值 频数条形图一个输入变量,需要注意连续x轴和离散x轴的差异。 直方图 与图不的地方在于,x为连续型变量 箱线图 需要两向量:x和y...
position = "stack", stat = "identity", width = 0.3) + labs(x="Date", y="Value") +...
I want to plot the percentage of Types for each location. I wanted to know if there was a concise way of doing it usingggplot2? In my case the variable in the x axis has 20 levels so i am also running into spacing issues, any help would be appreciated ...
在ggplot2当中,对于X轴的排序是按照其字母顺序或者说是按照数字大小进行排序的。有时候我们想要重新排序。这个时候就需要用到reorder函数。这个函数可以帮助我们对于X轴的值按照某一种方式进行排序。 upc <- uspopchange %>% filter(rank(Change) >40)