柱状图是在数据可视化过程中最为常见的图片形式之一,本文将借助R语言中的ggplot2这个包绘制常用的柱状图。在ggplot2包中主要是使用geom_bar()这个函数来绘制柱状图。该函数主要包括以下5个参数,我们可以通过输入?geom_bar命令来查看帮助文档。 stat:有identity、count和bin这三个参数。其中identity比较常用,表示直接引用数...
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...
绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴。然后调用条形图函数geom_bar(stat="identity")便可绘制出基本条形图。其中stat="identity"表明取用样本点对应纵轴值,R语言实现代码如下: 1 2 3 4 # 基函数:aes绑定条形图横轴纵轴 ggplot(pg_mean,aes(x = group, y = weight)) + # 条...
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
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_stack(reverse = TRUE)) #position = position_stack(reverse = TRUE)是先让类别“A”先在下面堆积 1. 2. 2.用灰度区分柱状图图例 ggplot(dt3,aes(x=season,y=mean,fill=level))+ geom_bar(stat="identity",position = position_stack(reverse = TRUE))+...
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + labs(title = "分组柱状图示例", x = "类别", y = "值", fill = "变量") # 添加误差条 p + geom_errorbar(aes(ymin = value - ifelse(Variable == "Value1", Value1_sd, Value2_sd), ...
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 jitter点扰动 前四种排列方式分别如下图: ...
可以看到,绘制出了堆积饼图。其中 geom_bar() 函数中使用了 stat = "identity" 参数来表示直接使用数据框中的数值,而不是默认的计数。另外,使用了 scale_fill_manual() 函数来自定义颜色。 3. 添加标签。使用 geom_text() 函数来添加标签,并使用 angle 参数来控制标签的旋转角度;使用 position_stack() 函数...
在geom_bar()中将stat参数改为identity,可以按照样本的序号绘制每个样本的Petal.Width,例: 折线图 玫瑰图和饼图 ggplot2中的玫瑰图和饼图事实上都是柱状图的变形,将柱状图从直角坐标系变换到极坐标系中 首先我们画一个柱状图 然后用coord_polar()函数进行极坐标转换: ...