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...
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(data = mydata, aes(x = Cut, y = Price))+ geom_bar(stat='identity', width = 0.8, colour ='black', size = 0.25, fill ='#FC4E07', alpha = 1) 二、多数据系列柱状图堆积柱状图 library(tidyverse) ## 创建数据 mydata <- data.frame(Catergory = c('Temporary Stream','Permanent...
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
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)) + # 条形图函数:stat表明取用样本点对应纵轴值 geom_bar(stat = "...
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") + geom_text(aes(label = Freq), vjust =0) 结果图 02 漏斗图 漏斗图适合于流转分析。 比方说,信贷流程:申请--审批--授信--放款;电商购物流程:浏览--点击--加入购物车--付款。 library(dplyr) library(highcharter) ...
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 ...
下面为绘图的代码: ggplot(data1,aes(x=年份,y=单产,fill=省份))+ geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(width=0.7) , width = 0.6,colour="black",size=0.3)+ geom_errorbar(aes(ymin=单产-sd, ymax=单产+sd), position=position_dodge(.7), ...