p <- ggplot(dff,aes(group,mean_value))+ geom_bar(position = 'dodge',fill='sky blue', stat = 'identity') p+geom_errorbar(aes(ymin=lower,ymax=upper), position = 'dodge',width=0.2, color='red') image.png geom_pointrange示例。 pp <- ggplot(dff,aes(group,mean_value)) pp+geom_p...
条形图在ggplot中使用geom_bar()函数来实现。 一、构建数据集并绘图 在geom_bar中有一个重要的参数为stat,当使用数据集中的原数据进行绘图时必须指定statt="identity"意思为原数据集不作任何统计变换;该参数默认为stat="count"意思为统计观测数量。 library(ggplot2) data <-data.frame( name=c("A","B","C...
ggplot(data = mydata, aes(x = Catergory, y = value, fill = year))+ geom_bar(stat='identity', width = 0.8, colour ='black', position = position_dodge(),size = 0.25) 三、堆积柱状图 ## 创建数据 data <- data.frame(species = c(rep("sorgho",3),rep("poacee",3),rep("banana"...
1. 基础柱状图 geom_col和geom_bar都是绘制柱状图的函数,但二者是有区别的。geom_col 需要提供x(分类变量)和y(数值变量,映射在y轴);geom_bar 只需要提供x,自动统计频数、频率,映射在y轴geom_bar是自带统计属性的,自动统计x的频数、频率,映射在y轴,通过添加参数stat=”identity”实现与geom_col相同的效果。 ...
geom_bar(mapping = , data = , stat = 'count', #统计变换默认计数 position = 'stack', #默认堆栈 width = , #条形宽度 binwidth = , na.rm = FALSE, show.legend = , inherit.aes = TRUE) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
geom_bar()函数的基本用法: geom_bar(mapping=NULL,#美学映射 data=NULL,#数据 stat="count",position="stack",#位置调整...,width=NULL,#栏宽度 na.rm=FALSE,#是否删除缺失值 orientation=NA,#图层方向 show.legend=NA,#图例 inherit.aes=TRUE) ...
geom_bar(stat = "identity") 运行效果: 如果觉得灰色调比较难看,可以在条形图函数中指定条形图需要填充的颜色以及条形图的边框颜色。R语言实现代码如下: 1 2 3 4 # 基函数 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + # 条形图函数:fill设置条形图填充色,colour设置条形图边界颜色 geom_bar(stat...
geom_bar(position ="dodge", stat ="identity") 运行效果: 可使用填充标尺函数scale_fill_brewer(palette)重新选择配色,并为条状加上黑色边框。R语言实现代码如下: 1 2 3 4 5 6 # 基函数 ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + ...
geom_bar(mapping = , data = , stat ='count',#统计变换默认计数position ='stack',#默认堆栈width = ,#条形宽度binwidth = , na.rm =FALSE, show.legend = , inherit.aes =TRUE) positon: dodge并排 fill堆叠填充标准化为1 stack堆栈 identity不做调整 ...
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(0.75), width=0.5) + # geom_col(position=position_dodge(0.75), width=0.5) + # stack:堆叠图 labs(x='Samples', y='Relative Abundance (%)')+ #给xy轴取名 scale_y_continuous(expand=c(0,0))+ ...