上面代码中stat = "count"可以省略,因为它是geom_bar()函数默认的参数设置。通过更改参数值可以使用该函数绘制已汇总的数据。 ggplot(data = bar.2) + geom_bar(aes(x,y), stat = "identity") 柱形图对应的统计变换函数是stat_count(): ggplot() + stat_count(aes(bar.1), geom = "bar") 关于分组...
使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity。默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图...
使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity。默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图...
geom_bar(stat="identity") #柱子并列,使用参数position=position_dodge() ggplot(data=df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_bar(stat="identity", position=position_dodge()) 左边的为堆叠,右边的为并列
ggplot(data1, aes(x = nitrogen)) + stat_count() # 图形结果同上。这里直接用stat_count()函数进行了统计变换。 再来看以下的区别。geom_bar()默认stat=count,图柱高对应的值是数据频数,可以设置stat=identity使得图柱高对应的值为数据实际值。而geom_col()默认的stat=identity,因此图形图柱高对应的值即为...
1. 基本图形类型 geom_area; geom_bar(stat="identity")), 条形图,不指定stat,会自动对“值”进行计数;而统计变换可以保持数据不变;...
geom_bar(stat = "identity") + theme_minimal() + labs(title = "Category Counts", x = "Category", y = "Count") 这段代码首先计算了每个类别的计数,然后将其转换为一个数据框。接着,它使用ggplot()函数和geom_bar()函数创建了一个条形图,其中x轴表示类别,y轴表示计数。
"一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coo...
ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:5]),y=1:5), stat="identity") 区分与联系: 直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区(bin)切分,然后计数画柱形图。 柱状图是把分类数据,按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了...
ggplot(data = df, mapping = aes(x = x, y = z, fill = y)) + geom_bar(stat = 'identity') 按z值的大小,重新排列条形图的顺序,只需将aes()中x的属性用reorder()函数更改即可。 ggplot(data = df, mapping = aes(x = reorder(x, z), y = z, fill = y)) + geom_bar(stat = 'ide...