##fill= 代表每个图里面的柱状堆积块的分组,这里我选 性别,同时这个后面需要创建图例 p1<-ggplot(data = data1, aes(x=年龄, y = 患病率, fill = 性别)) +#这里就是1张图的工作 geom_bar(stat="identity", color = "black", size = 0.55, width = 0.7)+ facet_wrap(~疾病)+ ##这里设置分页,...
ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2)) 百分比柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position='fill') 并列柱状图: ggplot(df,aes(group1,value))+ geom_col(aes(fill=group2),position=position_dodge(width=0.9))+ scale_fill_manual(values=c("...
ggplot2可以用已有的RColorBrewer配色方案,见使用 ggplot2 和 RColorBrewer 扩展调色板 q1<-ggplot(data=csdn_bar, mapping=aes(x = Dataset, y = AUC,fill=Methods))+ geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.75),width=0.6)+ coord_cartesian(ylim=c(0.5,1))+ scale_y_continuous(expand =...
对数据进行预处理，使用`mutate()`函数调整分组变量的顺序，确保数据结构与绘图需求相匹配。绘图前，使用`ggplot()`函数，设置x轴为年龄，y轴为患病率，填色为性别，使用`geom_bar()`组件构建柱状图。通过`facet_wrap()`函数添加分页功能，使数据以多张图的形式呈现。指定分组变量为疾病，自定义不同类...
library(ggplot2) library(tidyr) #pivot_longer() library(dplyr) #mutate()、case_when()、管道符 library(tibble) #rownames_to_column() library(ggrepel)#含geom_text_repel,作用不让标签重叠 #导入数据 data1<-read.csv("F:/02学习/代码/02R代码/数据/分组柱状图.csv",##这里需要更改工作路径 ...
分组条形图 数据: 评价指标:AUC 方法:A、B、C、D 条件:Dataset1-5 image.png 作图函数 读入数据文件 databar=read.csv(file='databar.csv',header = T,stringsAsFactors = F) q1<-ggplot(data=databar, mapping=aes(x = Dataset, y = AUC,fill=Methods))+ ...
分组抖动点图绘图: (age_distribution <- ggplot(athletes) + #全部()起来,赋值的同时输出查看结果 geom_text(data=ylabels,aes(x,y,label=y),color="black",nudge_y=1)+ #自定义y轴标签 geom_segment(data=years,aes(x=Year,xend=Year,y=0,yend=20), #添加x轴标识线 ...
通过对这个Figure的模仿学习,我们不仅可以学会最常见的柱状图和折线图的绘制方法,还可以将二者结合在一起,学会双y轴图的R语言绘制方法,以及其他一些实用技巧。闲话少说,上车吧! 加载本期绘图要用到的R包: library(tidyverse) #ggplot2包等 library(reshape2) #用到melt()函数将宽数据转换成长数据 ...