stat参数就是统计变换参数,stat = "count"表示geom_bar()函数默认执行的是频数统计转换,因此在默认情况下geom_bar()函数就能使用原始数据绘制出我们需要的柱状图,而基础绘图系统中的barplot()函数则不行。 示例2 使用dplyr工具包的count()函数对示例1中的df01数据框进行频数统计,作为示例数据df02: library(dplyr) ...
1、使用geom_rect()函数可以添加矩形色块,在函数内指定位置和颜色,需要注意的是,geom_rect()函数需要放在柱状图和抖点图图层之前,否则会把柱子和点覆盖了。 但这里有个问题,不知道为什么,如果只是把geom_rect函数放在最前就会报错,所以我这里在geom_rect函数前还加了一个stat_summary()柱状图函数图层,这样才出图,...
ggplot(data=diamonds)+geom_histogram(mapping=aes(x=carat),binwidth=0.5) ⑩stat_summary( )函数为x的每个唯一值计算y值的摘要统计: ggplot(data=diamonds)+stat_summary(mapping=aes(x=cut,y=depth),fun.ymin=min,fun.ymax=max,fun.y=median) 11)可以使用color= 或者 fill=(这个更有用)图形属性来为...
调整组内柱子之间的顺序 new_df$var4<-factor(new_df$var4,levels=c("group2","group3","group1"))ggplot(data=new_df,aes(x=name,y=value,fill=var4))+stat_summary(geom="bar",fun="mean",position=position_dodge(0.9))+stat_summary(geom="errorbar",fun.min=ebbottom,fun.max=ebtop,position...
使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() : The mean +/- SD can be added as a crossbar , a error bar or a pointrange : p <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') # use geom_crossbar() p + stat_summary(fun.data="mean_sdl"...
stat_summary(geom = "errorbar", fun.min = ebbottom, fun.max = ebtop, position = position_dodge(0.9), width=0.2)+ scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0.1)))+ theme_bw()+ theme(panel.grid = element_blank())+
stat_summary(fun.y=“mean”,geom=“point”,shape=23,size=3,fill=“white”) 添加均值标记后 3、7 添加最大值与最小值线 用基础R包绘图绘制的箱线图中具有最大最小值线(即概述图中的上边缘和下边缘),但是用ggplot2绘制的箱线图中,是没有最大最小值线的。
aes(x = supp,y = len,fill = factor(dose))) + # 添加柱子 stat_summary(fun = mea...
p1<-ggplot(mpg)+geom_point(aes(x=displ,y=hwy))p2<-ggplot(mpg)+geom_bar(aes(x=as.character(year),fill=drv),position="dodge")+labs(x="year")p3<-ggplot(mpg)+geom_density(aes(x=hwy,fill=drv),colour=NA)+facet_grid(rows=vars(drv))p4<-ggplot(mpg)+stat_summary(aes(x=drv,y=hwy...
ggplot(df,aes(x=journal,y=auth_num,fill=journal))+geom_violin(scale="width")+geom_boxplot(width=.12,fill=I("black"),notch=T,outlier.size=NA,col="grey40")+stat_summary(fun="median",geom="point",shape=20,col="white")+#scale_y_log10(breaks=c(1:5,seq(10,50,by=10),100,200...