首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用R制作前3个绘图堆叠的条形图?

使用R制作前3个绘图堆叠的条形图可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了R语言和相关的绘图包,如ggplot2。
  2. 导入数据:将需要绘制的数据导入R环境中,可以使用read.csv()函数或手动创建数据框。
  3. 创建堆叠条形图:使用ggplot2包中的geom_bar()函数创建条形图,并使用fill参数指定堆叠的变量。
代码语言:txt
复制
library(ggplot2)

# 创建数据框
data <- data.frame(
  category = c("Category 1", "Category 2", "Category 3"),
  value1 = c(10, 20, 30),
  value2 = c(15, 25, 35),
  value3 = c(5, 15, 25)
)

# 绘制堆叠条形图
ggplot(data, aes(x = category)) +
  geom_bar(aes(y = value1, fill = "Value 1"), stat = "identity") +
  geom_bar(aes(y = value2, fill = "Value 2"), stat = "identity") +
  geom_bar(aes(y = value3, fill = "Value 3"), stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("Value 1" = "red", "Value 2" = "blue", "Value 3" = "green")) +
  labs(title = "Stacked Bar Chart", x = "Category", y = "Value") +
  theme_minimal()

在上述代码中,首先创建了一个数据框,其中包含了三个类别和三个数值变量。然后使用ggplot()函数创建一个绘图对象,并使用geom_bar()函数绘制堆叠的条形图。通过aes()函数指定x轴为类别变量,y轴为对应的数值变量,并使用fill参数指定堆叠的变量。最后使用scale_fill_manual()函数设置堆叠变量的颜色,labs()函数设置标题和轴标签,theme_minimal()函数设置绘图主题。

这样就可以得到一个堆叠的条形图,其中每个类别上堆叠了前三个数值变量的条形。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

这些条形图用法您都知道吗?

ggplot2语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2绘图体系了。...前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图摆放位置,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...如果绘图数据涉及是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时,也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而,在实际企业环境中,这样图形出现频次并不是很高,因为绝对数量堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍百分比堆叠条形图。...对于数值型变量有两个,离散型变量有一个数据该如何绘制条形图呢(如常见环比、同比问题),这里提供一个解决思路,那就是使用对比条形图

5.5K10

如何使用 Stata 绘制人口金字塔?

为此,一系列文章将陆续推出,力求将画图结构与细节尽数展示。 一、人口金字塔特点 本文是 #用 Stata 画个图#系列第 2 讲, 主要是关于如何绘制人口金字塔。...相较于 Excel 而言,使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显,因为除了所有图形对象均可按需调整之外,使用代码绘图也让绘图结果可复制,可以快速批量处理多年份多区域的人口数据,便于后期管理和进一步呈现...人口金字塔可通过纵向堆叠条形图进行绘制。以下图呈现美国的人口金字塔为例(图1):年龄组别由低到高排列,每行表示一个年龄组别,每个年组别的人口规模用水平条形表示,该条形又被分为男性与女性分列两侧。...在 Stata 中绘制人口金字塔,其实是两张twoway bar条形图和一张twoway scatter散点图叠加,是这 3 幅图放在一起结果,其绘图思路和实现方式清晰且简便,这种绘图思路也能够为其他数据可视化提供借鉴...图片 图片 为节省篇幅,获得有关人口金字塔绘制过程(图3和图4)全部代码可查看下文: Stata 绘图 | 如何绘制人口金字塔(Population Pyramid)?

50920

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair...当然,在使用引擎需要先安装对应库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大

8.1K50

学会这个BBC,你图也可以上新闻啦!

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新闻中一样好看图形。...加载需要R使用pacman[1]软件包中p_load函数通过以下代码一次性加载。 #安装pcaman软件包并对其他R包进行加载 if(!...devtools直接从Github安装它(编程模板-R语言脚本写作:最简单统计与绘图,包安装、命令行参数解析、文件读取、表格和矢量图输出)。...下面的代码显示了如何在标准图表制作工作流程中使用bbc_style()。这是一个非常简单折线图示例,使用了gapminder程序包中数据。...- 柱状图 制作堆叠条形图 #准备数据 stacked_df % filter(year == 2007) %>% mutate(lifeExpGrouped =

4.1K20

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

图像叠加 不同图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用引擎需要先安装对应库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。

7.8K40

数据可视化:认识Matplotlib

通过 Matplotlib,我们可以仅需要写几行代码,就可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等,方便数据展示。...marker:标记风格,例如marker = 'o', markerfacecolor:标记颜色,简写用mfc,例如mfc= 'red' markersize:标记尺寸,简写用ms,例如ms= 10 下面使用上面的自定义参数制作一个个性化图表...") plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") #个性化制作曲线 plt.plot(x, y, color='r', ls='--', marker='o', mfc='blue...如果需要更多颜色,也支持使用16进制RGB色彩模式。...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签对齐方式

17920

60种常用可视化图表使用场景——(上)

推荐制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...推荐制作工具有:Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形长度可能会被人误解。

13710

Stata绘图功能与绘图类型

若要在 Stata 中绘制一张图,可以通过点选上图中“图形”按钮进行操作,这很方便。但是,随着技法熟练和定制化绘图需求不断上涨,使用命令进行绘图不仅效率更高,而且能够不断强化实践操作能力。...这些选项使用方式也很有规律,它们出现在绘图命令后方,之后,并且可以将我们需要各种选项一起使用,它们之间也没有顺序前后差异。...绘图示例 3.1 条形图(Bar charts) graph bar可以绘制垂直或水平条形/柱形图。 在垂直条形图中,y 轴是数值型变量,x 轴是分类变量,水平条形图则反之。...下面,我们使用一份包含956个观测点美国城市气温数据(City temperature data),以此展示条形图画图思路以及各类选项用法。...如何能够更好地利用连续变量统计特征呢?在上面的基准图形之上,我们可以通过下面的命令将标准差信息同时纳入到图形中,也是更为推荐使用直方图绘图方式,可以在论文和研究报告中使用

6.1K142

课后笔记:ggplot2优雅显示WB结果

我们担心学员没那么快hold住R语言可视化高级技巧,所以介绍了两个小白神包: 新手绘图一站式R包ggstatsplot 新手绘图一站式R包之ggpubr 但是学生表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具...mapping:使用aes函数指定,为aesthetic attributes缩写。但字符串映射使用aes_string。...✦ 分面(faceting)如何将数据分解为子集,以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题(theme)控制细节显示,例如字体大小和图形背景色。...identity表示条形高度是变量值;对于连续性变量使用bin,转换结果使用变量density来表示。...「position:」 位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图高度都相等

2.4K20

Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

简单绘图 这里是一个带有文本标签基本绘图: 源代码 子图示例 多个轴域(例如子图)可使用subplot()命令创建: 源代码 直方图 hist()命令自动生成直方图,并返回项数或者概率: 源代码...,包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易,其中包括一些定制(如误差条): 源代码 创建堆叠条(bar_stacked.py),蜡烛条(finance_demo.py)和水平条形图(barh_demo.py...这里,ALPHA 属性用于制作半透明圆形标记。 源代码 滑块示例 Matplotlib 拥有基本 GUI 小部件,它们独立于您正在使用图形用户界面,允许您编写 GUI 交叉图形和小部件。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓,标记和文本,以 NASA “蓝色大理石”卫星图像作为背景。

4.3K30

24式R入门作图必学之barplot条形图(一)

一、前言二、初阶图形2.1 基本条形图2.2 水平柱状图2.3 带图例堆叠柱状图2.4 带图例分组柱状图2.5 ggplot作图2.6 plotly作图三、进阶图形3.1 水平柱状图3.2 显著性柱状图...3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图,在统计分析中使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制可视化图形。...安装R包:barplotggplot2plotly二、初阶图形2.1 基本条形图values <- c(0.4, 0.75, 0.2, 0.6, 0.5) barplot(values,col = "#1b98e0...") #可自行更换颜色图片2.2 水平柱状图barplot(values,horiz = TRUE) #翻转图片2.3 带图例堆叠柱状图#构建数据data <- as.matrix(data.frame...有交互性可视化R包,可以绘制点图、线图、条形图、气泡图、桑基图、甘特图、树状图等。

2.2K10

可视化图表样式使用大全

推荐制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。 人口金字塔 ?...堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

推荐制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。...堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.7K20

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得见解非常有效方式,流行可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天文章中,我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...例如,让我们看看这三家公司在去年表现如何: df.plot.line(y=['FB', 'AAPL', 'MSFT'], figsize=(10,6)) Output: 我们可以使用 plot()...: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠垂直或水平条形图上绘制数据,这些条形图代表不同组,结果条高度显示了组组合结果...让我们看看它是如何工作: df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图,如水平条形图:...换句话说,当数据点数量很大,并且每个数据点不能单独绘制时,最好使用这种以蜂窝形式表示数据绘图。此外,每个 hexbin 颜色定义了该范围内数据点密度。

4.5K50

60 种常用可视化图表,该怎么用?

推荐制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。...堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.6K10

R语言基础绘图

,直方图,直方图,小提琴图等 2、关系型:散点图,热图,相关性,气泡图等 3、变化趋势:条形图,雷达图,星云图,玫瑰风向图等 4、整体部分:堆叠(分组)条形图,...一般来说,数据维数越高,展示起来越复杂。一维数据比较容易,一般常用点图,线图,饼图等来展示。二维数据一般是矩阵,可以使用热图,条形图等。...基础绘图主要绘制一些二维图形,例如点图,线图,直方图,饼图,条形图等,很多情况下,这些图形使用 Excel 绘制更加容易,但是基础绘图是学习 R 绘图思想基石,熟练掌握这些函数使用,也可以绘制出满足文献出版要求图形...R 绘图参数(graphical parameters)是控制绘图选项,可以使用默认值、可以在绘制图形时进行修改,也可以使用 par 函数进行修改。...一般使用高级绘图命令绘制图形框架,使用低级绘图命令对图形进行补充。另外,R 绘图参数是对图 形进行个性化修饰和调整R 两种命令和绘图参数需结合使用

1.3K20

5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

我们可以清楚地看到中心浓度和中值。我们还可以看到它服从高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱频率之间相对差异。...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天工作量最大,以及负载与其他服务器负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同样式。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧条形图绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

2K10
领券