如何从R中的分组列生成单个直方图
在R中，可以使用以下步骤从分组列生成单个直方图：
- 首先，确保已经安装并加载了必要的包，如ggplot2和dplyr。可以使用以下命令安装这些包：
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")然后，使用以下命令加载这些包：
library(ggplot2)
library(dplyr)- 接下来，准备数据集。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含一个分组列group和一个数值列value。可以使用以下命令创建一个示例数据集：
data <- data.frame(group = rep(c("A", "B", "C"), each = 100),
value = rnorm(300))- 使用dplyr包中的group_by函数按照分组列进行分组。然后，使用summarize函数计算每个组的统计量，例如平均值、中位数等。以下是一个示例：
grouped_data <- data %>%
group_by(group) %>%
summarize(mean_value = mean(value),
median_value = median(value))- 使用ggplot2包中的geom_bar函数创建直方图。将x轴设置为分组列，y轴设置为统计量（例如平均值），并使用fill参数指定颜色。以下是一个示例：
ggplot(grouped_data, aes(x = group, y = mean_value, fill = group)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Histogram of Grouped Data",
x = "Group",
y = "Mean Value")这将生成一个基于分组列的单个直方图，其中每个组用不同的颜色表示。
请注意，以上步骤仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。另外，腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，例如云服务器、云数据库、云存储等。您可以根据具体需求选择适合的产品。更多关于腾讯云产品的信息可以在腾讯云官方网站上找到。
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# install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
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gapminder %>%
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library(ggplot2)
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library(dplyr)
library(ggplot2)
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用户定义函数中的group_by错误
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df_devw %>%
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使用dplyr包计算分组均值
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我正在使用来自ggplot2的著名数据集“钻石”数据来练习dplyr包。我正在尝试计算由变量'cut‘分组的钻石的平均’价格‘。我的代码如下。
price.cut <- diamonds %>%
group_by(cut) %>%
summarize(Mean = mean(price, na.rm=TRUE))
我的期望是得到平均价格分组的‘削减’变量。但是，我只得到一个值，即价格的总平均值。
>price.cut
Mean
1 3932.8
我做错了什么？
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我想在热图的顶部和右边添加两个条形图，表示沿热图所代表的二元分布的两个维度的边缘分布。
以下是一些代码：
library(gridExtra)
library(ggExtra)
library(cowplot)
# generate some data
df_hm = cbind(
expand.grid(
rows = sample(letters, 10),
cols = sample(LETTERS, 10)
),
value = rnorm(100)
)
# plot the heatmap
gg_hm = df_hm %>%
ggplo
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用dplyr汇总多列？
r、dplyr、aggregate
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df <- data.frame(
a = sample(1:5, n, replace = TRUE),
b = sample(1:5, n, replace = TRUE),
c = sample(1:5, n, replace = TRUE),
d = sample(1:5, n, replace = TRUE),
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)
df %&g
浏览 89提问于2014-02-08得票数 167
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雨日在长期平均值的81-119%范围内的年数
r、dplyr
降水量为>= 2.5毫米的一天称为雨天。我可以使用下面的代码计算每个月的雨天 library(seas)
library(tidyverse)
library(zoo)
library(lubridate)
data(mscdata)
dat.int <- (mksub(mscdata, id=1108447))
dat.int %>%
as_tibble() %>% # for easier viewing
mutate(yearmon = as.yearmon(dat.int$date, "%b %y")) %>%
dp
浏览 18提问于2020-04-12得票数 0
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在ggplot2中将跨类别和映射为美学
r、ggplot2
我有由几个样本组成的数据，两个条件的组合，以及这些条件的结果，在这种情况下，是真阳性数和假阳性数。
我想出的最好的方法来显示这是一个堆叠的点图。下面是一个样本的结果，它看上去基本上是我想要的：
现在，我想做的是把所有样本中的所有正误的总阳性值相加，并以完全相同的方式绘制它们。当我尝试的时候，每个样本的所有点都被堆叠在一起，而不是相加并绘制成图，如下所示：
(请注意斗牛眼模式，其中每个点应该只有两个圆圈。)
下面是一些相同形式的较小的示例数据，以及我尝试过的使用stat_sum()的方法：
require(dplyr)
samples <- c(rep("Sa
浏览 2提问于2015-04-30得票数 2
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1回答
我不能使用shiny中的汇总(均值函数)来绘制条形图
r、shiny
我尝试计算每个物种的平均踏板长度(或宽度)，然后使用shinny应用程序将其绘制在条形图中。但是汇总中的均值函数总是给我带来问题。 library(datasets)
library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
data("iris")
# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(
# Application title
titlePanel("Analyze Iris table"),
浏览 10提问于2019-09-14得票数 3
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在geom_bar顶部显示ggplot2的百分比，而在y轴上显示计数
r、ggplot2、dplyr、tidyr、tidyverse
我试图用ggplot2创建一个条形图，在y轴上显示计数，但在每个条形图的顶部也显示总数的百分比。我已经计算了总数的计数和百分比，但不知道如何将百分比总数添加到条形图上。我正在尝试使用geom_text，但无法让它工作。
一个最小的例子是：
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarize(count = n()) %>%
mutate(percent = count/sum(count)) %>%
ggplot(aes(x=Species, y=count)) +
geom_bar(stat="id
浏览 2提问于2018-05-25得票数 2
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我使用r中的聚合函数来计算不同组在不同时间点的平均值和sd
aggregate(.~ Group + Time, data = x, FUN = function(x) c(m = mean(x), n = sd(x)))
我有一个问题，这也给了我数据ID的平均值和sd，所以我的结果看起来像这样：
# Time Group ID.m ID.n result.m result.n
# 1 0 x 20.5 10.0 6.5 1.15
# 2 1 x 20.5 10.0 8.0 2.13
# 3 0 y 2
浏览 3提问于2017-05-11得票数 0
2回答
使用dplyr时使用rle按运行分组
r、dplyr、run-length-encoding
在R中，我想根据变量x的运行对数据进行分组后进行汇总(也就是每组数据对应于连续x值相同的数据子集)。例如，考虑以下数据框架，其中我希望在每次运行y时计算平均x值
(dat <- data.frame(x=c(1, 1, 1, 2, 2, 1, 2), y=1:7))
# x y
# 1 1 1
# 2 1 2
# 3 1 3
# 4 2 4
# 5 2 5
# 6 1 6
# 7 2 7
在本例中，x变量的运行长度为3，然后是2，然后是1，最后是1，在这四次运行中取值1、2、1和2。这些组中相应的y平均值分别为2、4.5、6和7。
使用tapply、传递dat$y作为数据、使用rle
浏览 1提问于2016-02-06得票数 19
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