使用双Y轴绘制geom_bar()和geom_line() - geom_line()覆盖geom_bar()时出错 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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了解绘制条形图和折线图的细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...) #width与dodge的默认值都为0.9，以下四条命令时等价的 geom_bar(position='dodge') geom_bar(width=0.9,position=position_dodge...A：使用geom_bar()函数，并映射一个变量给fill参数（注意和簇状条形图的区别，这里不能设置position='dodge'） cabbage_exp Cultivar Date Weight...A：运行ggplot()函数和geom_line()函数，并指定变量映射到x和y #基础画图 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line() #这里的时间是连续型变量...会自动分组 #如果想借助其他变量对数据进行分组，那么应该使用group #使用group进行合理的分组可以避免出错 #不同的数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length

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是Excel的图，不！是R的图

宽矩阵转长矩阵） df1%gather("item",value,-1:-2)%>% bind_cols(data.frame(item_id=rep(1:3,each=10))) # 使用...饼图饼图，将一般的柱图进行直角坐标轴到极坐标轴的转换（coord_polar()) ggplot(df,aes(x=factor(1),a,fill=factor(var)))+ geom_bar...(stat="identity",position="fill")+ coord_polar(theta="y")+ # 按Y轴极坐标转换 labs(title="饼图")因为是在条形图中对y轴进行极坐标转换...复合饼图和复合条饼图有嵌套类时，可以衍生一个图形展现子类内容，下图是一个demo，仅作为图案参考样式，还有许多需要改进的地方 df_tmp<-data.frame(x=1,y=1) #准备画布所需数据..."identity",position="dodge") demo1 #柱形图 demo1+coord_polar(theta="y") # 按y轴极坐标转换 demo1+coord_polar(theta

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R数据可视化之ggplot2 (一)

学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...geom_point() #绘制点图 ggplot(pressure, aes(x=temperature, y=pressure)) + geom_line() #绘制线图 ggplot...(pressure, aes(x=temperature, y=pressure)) + geom_line() + geom_point() #绘制点线图,相当于图层一个个叠加上去 2.画条形图基础绘图系统...") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为""identity"即不做变化,若需要绘制计数条形图,则stat="identity...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图基础绘图系统: hist(mtcars$mpg

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双坐标分别绘制条形图和折线图

-03 3 autumn 0.039876862 4.795942 set.seed(111) df.raw % slice_sample(n = 20) 绘图 1、绘制条形图...~season) # 条形图分面宽度相同，只展示使用的因子水平 p + facet_grid(....~season, scale="free", space="free_x") p1 3、添加折线图 p2 <- p1 + geom_line(aes(y=price / 100, group =...1), size = 1, linetype = 'dashed') p2 4、添加第二坐标轴 p3 <- p2 + scale_y_continuous( name = "First Axis...~season, scale="free", space="free_x") + geom_line(aes(y=price / 100, group = 1), size = 1, linetype

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跟着Environmental Research学作图：R语言ggplot2堆积柱形图叠加折线图（2）

territories, 1990–2019 image.png 一位公众号读者留言问到下图的实现方法 image.png 这个图涉及到3个知识点一个是堆积柱形图一个是两条折线图之间填充颜色还有一个是双坐标轴的实现办法...这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文是第二期，介绍带置信区间的折线图和双Y轴堆积柱形图的代码 library(ggplot2) library(readxl) dat01<-read_excel...,ymax=y3, fill=group,color=group), alpha=0.5)+ geom_line(data=dat02...,y3),~.x*100-1000)) -> new.dat02 最后是作图代码 ggplot()+ geom_bar(data=dat01, aes(x=x,y=y1,fill...,ymax=y3, fill=group,color=group), alpha=0.2)+ geom_line(data=new.dat02

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R|数据分析|性能测试分析

合并就是两个y轴叠一起，关联就是一个y轴当x，一个y轴当y，这分析个锤子。不会真有人拿这个来进行性能分析吧？不会吧不会吧？（逃果断换R。...nonnadf<-na.omit(df) nonzero0)] 然后使用R的相关矩阵库，进行计算，同时标注显著性，不显著的打X library...Time,FailPercentage),color="black") 负载增加，失败率和时延增加很正常，因此我们只关注几个异常点： 50s+的时候，失败率为什么这么高？...50s的时候时延这么低，为啥失败率反而高；另外150s峰值，之后为啥瞬间变成0呢？带着这几个疑问继续分析。...网络分析 ggplot(nonnadf)+ geom_bar(stat="identity",aes(Time,Interrupt),color="black",fill="white")+ geom_bar

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r语言ggplot2包学习笔记（上代码+注释）

)) #displ排量x轴，hwy高速油耗y轴，数据源mpg，气缸数cly1....cut x + geom_bar(position="stack") +scale_y_continuous(breaks=seq(0,12000,2000)) #堆叠型bar + y刻度从0到12000...x <- ggplot(diamonds,aes(clarity,fill=cut))+geom_bar(position = "dodge") #组合geoms和stats d<- ggplot(...,binwidth=0.1,geom="area") summary(d) #整合回归画图, 使用nlme 包和Oxboys 数据包 library(nlme) model<- lme(height~...注意"需要加\才能引用 p+geom_line()+ggtitle("geom_line")#线图 p+geom_area()+ggtitle("geom_area")#填黑线图 p+geom_path

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R绘图-ggplot2(1)

以克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...p <- ggplot(data = small, mapping = aes(x = carat, y = price)) ##上面这行代码把数据映射XY坐标轴上，需要告诉ggplot2，这些数据要映射成什么样的几何对象...#当然你想提供也是可以的，通过stat参数，可以让geom_bar按指定高度画图，比如以下代码： ggplot()+geom_bar(aes(x=c(LETTERS[1:3]),y=1:3), stat...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

Netflix的每日和每月收益图表 # 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() +...我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix的月度收益图表。 ...使用条形图 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_bar(stat = "identity") + theme_classic...我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。 ...为此，我们将使用 mean（）和 sd（）函数。

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「R」ggplot2误差棒快速指南

给直方图和线图添加误差棒准备数据这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。...包含了三种不同的剂量（Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg)）和相应的两种不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。...标准差用来绘制图形中的误差棒。...geom_line()+geom_pointrange() ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line...阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots 有均值和误差棒的点图使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() ： The mean +/-

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ggplot2

学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是もうり，一个从无到有的技术+语言小白。...ggplot2 软件默认使用平面直角坐标。 geoms: 包括 geoms_开头的各种对象，用来绘制各种基本组件，包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。...scales: 坐标轴的属性 stats: 统计变换。用于设定数据要进行的统计转换，例如平均值、中位数、记录数等。...p=ggplot(mpg,aes(x='displ',y='hwy'))+geom_line(color='grey',size=2) print(p) ?...p=ggplot(mpg,aes(x='factor(displ)',y='hwy'))+geom_bar(stat='identity',width=0.8,fill='grey') ##stat='

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

Netflix的每日和每月收益图表 # 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic...接下来，我们可以绘制自2009年以来Netflix的月度收益率。我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix的月度收益图表。...使用条形图 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_bar(stat = "identity") + theme_classic() + ?...我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。...为此，我们将使用 mean（）和 sd（）函数。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

Netflix的每日和每月收益图表 # 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic...我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix的月度收益图表。...使用条形图 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_bar(stat = "identity") + theme_classic() + 计算...Netflix股票的累计收益绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。...我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。

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kaggle案例重复：科比的投篮选择之二

这里又涉及一个小知识点：从小到大排序使用 reorder()函数。...Second))+ geom_bar(stat="identity",fill="darkgreen") p2<-ggplot(df,aes(x=reorder(First,Second),y=Second...(aes(y=Playoff,color="Playoff"))+ geom_line(aes(y=RegularSeason,colour="RegularSeason"))+ geom_point...(aes(y=TwoPoint, colour="TwoPoint")) + geom_line(aes(y=ThreePoint, colour="ThreePoint")) + geom_point...(aes(y=TwoPoint, colour="TwoPoint")) + geom_line(aes(y=ThreePoint, colour="ThreePoint")) + geom_point

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facet_share {ggpol} 轴共享分面

= unemploy)) + geom_line() + geom_tshighlight( aes(xmin = as.Date("01/01/1990", format = "%d/...") + ggtitle(label = "geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段") 半箱线图和一半 jitter 散点图 # geom_boxjitter 用于绘制混合的箱线图...来设置点的形状和大小 # 如果将 boxplot.expand 参数设置为 TRUE，则会隐藏 jitter 点图， # 其功能就类似于 geom_boxplot 绘制完整的箱线图，但添加了误差线...混淆矩阵 ## geom_confmat 可以用于绘制混淆矩阵 x <- sample(LETTERS[seq(4)], 50, replace = TRUE) y <- sample(LETTERS...= count, fill = sex)) + geom_bar(stat = "identity") + facet_share(~sex, dir = "h", scales = "free

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基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）

后面几幅图会一一介绍，读者在学习过程中，可以将内部学到的知识点应用到自己的图形绘制中。推文已经将主要知识点进行罗列，更有利于读者学习和查阅。...主要知识点学会定义密度函数，并在图形中将其添加；学会设置自定义主题，简化代码，统一主题，方便绘制其他图形使用；学会添加子图、给坐标轴添加修饰图形；学会添加带有特殊符号的公式。...绘制子图一（条形、密度函数、误差图）使用 geom_bar() 绘制条形图，注意这里使用了 position=position_dodge() 将小类并列放置，具体细节可以参考：《R语言教程》[3]；...使用 geom_errorbar() 添加误差项；使用 stat_function() 将对数正态的密度函数加入图中（当然也可以使用 geom_line()）。...绘制子图二（曲线图）方式一：定义曲线函数，然后通过 geom_line() 进行绘制。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

Netflix的每日和每月收益图表# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic...我们使用条形图来绘制数据。# 绘制Netflix的月度收益图表。 ...使用条形图 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_bar(stat = "identity") + theme_classic() +计算Netflix...股票的累计收益绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。...我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。...= element_line(color="#cbcbcb"), panel.grid.major.y=element_blank()) #默认主题只有y轴的网格线。...使用panel.grid.major.x = element_line添加x轴上的网格线。...（使用panel.grid.major.y = element_blank（）删除y轴上的网格线）人工更改轴间距：使用scale_y_continuous或scale_x_continuous更改轴文本标签...labels = c("0","20", "40", "60", "80 years")) bars 在轴标签上添加千位分隔符 + scale_y_continuous

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用优雅的配色来缔造图表专业主义~

总觉得以前自己写的东西太过琐碎，纠结于步骤和技巧，而没有任何体系上和理念上的输出；而再加上自己文风粗陋（毕竟每一篇的错别字用十个手指头都数不完呀）、排版拙劣，还有那么多小伙伴儿不离不弃，肯于点赞，实在是感到惭愧...因为基础的ggplot2语法已经介绍过了，这里我就不介绍具体步骤了，直接使用最终调试好的代码。...Esty风格： ggplot(newdata,aes(x=1,y=Value,fill=Name))+ geom_bar(stat="identity",color="white")+...Google风格： ggplot(newdata[1:4,],aes(x=1,y=Value,fill=Name))+ geom_bar(stat="identity",color="white...Twitter风格： ggplot(newdata[1:4,],aes(x=1,y=Value,fill=Name))+ geom_bar(stat="identity",color="white

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

主题（Theme）二数据(data) 和映射（Mapping）数据：用于绘制图形的数据，本文主要使用经典的mtcars数据集和diamonds数据集子集为例来画图。...#使用diamonds的数据子集作为绘图数据，克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...2 坐标轴标尺修改（x , y）本部分主要是对坐标轴做如下改变，更改坐标轴名称更改x轴上标数的位置和内容显示对一个轴做统计变换只展示一个区域内的点更改刻度标签的位置实现上面的这些可以使用scale_x...ggplot2的图层设置函数对映射的数据类型是有较严格要求的，比如geom_point和geom_line函数要求x映射的数据类型为数值向量，而geom_bar函数要使用因子型数据。

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