在ggplot中,可以使用geom_bar函数来创建柱状图。该函数可以通过fill参数来指定填充颜色,而百分比填充则可以通过设置数据框中的百分比值来实现。 具体步骤如下: 1. 首先,需要将数据框中...
p21 <- ggplot(df2_1[1:3,],aes(x='',y=value,fill=科室))+ geom_bar(stat ='identity',width =1,position ='stack')+ geom_text(aes(y=c(55,18,5.5),label=占比),size=8)+ scale_y_continuous(expand = c(0,0))+ theme_bw()+ labs(x=NULL,y=NULL,title ='2017年')+ theme(legen...
p21 <- ggplot(df2_1[1:3,],aes(x='',y=value,fill=科室))+ geom_bar(stat = 'identity',width = 1,position = 'stack')+ geom_text(aes(y=c(55,18,5.5),label=占比),size=8)+ scale_y_continuous(expand = c(0,0))+ theme_bw()+ labs(x=NULL,y=NULL,title = '2017年')+ theme...
在ggplot2中获得y轴上的百分比可以通过使用scale_y_continuous()函数来实现。具体步骤如下: 首先,确保已经加载了ggplot2包,可以使用library(ggplot2)命令加载。 创建一个基本的ggplot对象,指定数据集和映射关系。 使用geom_bar()函数创建柱状图。 使用scale_y_continuous()函数来设置y轴的标度。在该函数中,可以使用...
ggplot(data, aes(x=var, y=ratio,fill="blue")) + geom_bar(stat="identity", position=position_dodge2(reverse=T)) + coord_flip() + scale_y_reverse(expand=expand_scale(add=c(0.05, 0))) + scale_x_discrete(position="top") +
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...
该模式最大的特点是可以把文本显示为百分比: ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+geom_bar(stat="count",width=0.5,position='fill')+scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+geom_text(stat='count',aes(label=scales::percent(..count../sum(..count..))) ...
#将小数类型的相对丰度乘以 100 方便以百分比展示 stat$mean <- stat$mean * 100 stat$se <- stat$se * 100 #利用geom_bar()绘制并排式条形图——'dodge' p1 <- ggplot(stat, aes(taxonomy, weight = mean, fill = group)) + geom_hline(yintercept = seq(10, 50, 10), color = 'gray') +...
百分比堆积条形图用于可视化每个分类变量的贡献或比例,同时累积主要分类变量。整个条被填充到顶部,不同的组占据与其在条中的比例相对应的高度。要绘制百分比堆积条形图,位置参数的值指定为“填充”。 方法: 导入模块 创建dataframe 使用所需函数绘制图表 设置位置参数填充geom_bar()函数 显示图 语法: geom_bar(position...
纵坐标使用百分比表示 下面用两种方法实现 library(dplyr) # ggplot2 包常常和dplyr包一起使用 data1 <- data.frame(table(name)) data2 <- data1 %>% mutate(f=Freq/sum(Freq)) # 使用scales包中很方便的方法 ggplot(data2,aes(name,f)) + geom_bar(stat="identity") + ...