head(df2) #柱子堆叠,fill的话表示根据supp参数填充颜色,相同的组填充相同的颜色 ggplot(data=df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + 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", positi...
1、调整参数position=“identity”,color = “white” library(tidyverse) # 载入数据集和绘图包 ggplot(data = diamonds) + geom_bar(aes(x = cut, fill = clarity), color = "white", position = "identity") 1. 2. 3. 4. 可以观察到当positinotallow=“identity”该图的形式为高度表示绝对数量的堆...
ggplot(d, aes(x = group,y = 100 * value, fill = Class)) + # geom_col和geom_bar都可以绘制堆叠柱形图 # geom_col(position = 'stack',width=0.6)geom_bar(position='stack',stat='identity',width = 0.5) + theme_bw() + # 设置固定主题为传统白色背景和深灰色的网格线 theme_xx()有多种...
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+geom_bar(stat="count",width=0.5,position='dodge')+scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+ylim(0,y_max+5)+geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="black", size=3.5,position=position_dodge(0.5),vjust...
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...
ggplot(mpg)+geom_bar(aes(y=class)) 横向 2.3 position p<-ggplot(data=diamonds,mapping=aes(x=cut,fill=clarity))#default position stackp+geom_bar()#identity由于遮挡问题不适合做bar图p+geom_bar(position="identity")p+geom_bar(position="identity",fill=NA,aes(colour=clarity))p+geom_bar(positio...
geom_bar(stat = "identity") 这会绘制一个简单的柱状图,其中每个柱子的高度取决于Value列中的数值大小。stat = "identity"参数表示直接使用Value列中的数值作为柱子的高度。 如果想要按照Category列的字母顺序排列柱子,可以使用reorder()函数: ggplot(data, aes(x = reorder(Category, Category), y = Value)) ...
geom = "bar", position = "stack", ..., width = NULL, na.rm = FALSE, orientation = NA, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Arguments 以上即为geom_bar的基本参数,根据需要进行美学修饰即可。
主要函数及参数 • Key function: geom_bar()• Key arguments to customize the plot: alpha, color, fill, linetype and size.数据类型 library(ggplot2)df <- data.frame(dose=c("D0.5", "D1", "D2"), len=c(4.2, 10, 29.5))head(df)df2 <- data.frame(supp=rep(c("VC", ...