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

如何在R中创建一个水平条形图,该条形图是基于x轴上的一个额外变量在中间分割的?

在R中创建一个水平条形图,可以使用ggplot2包来实现。首先,需要安装并加载ggplot2包:

代码语言:txt
复制
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

接下来,我们需要准备数据。假设我们有一个数据框df,其中包含了要绘制条形图的变量x和额外的变量y。可以使用geom_bar函数来创建条形图,并使用fill参数来指定条形的颜色。为了在x轴上将条形图分割,可以使用facet_grid函数,并指定额外变量y作为分割的条件。

代码语言:txt
复制
# 创建数据框
df <- data.frame(
  x = c("A", "B", "C", "D"),
  y = c("Group 1", "Group 1", "Group 2", "Group 2"),
  value = c(10, 15, 8, 12)
)

# 创建水平条形图
ggplot(df, aes(x = x, y = value, fill = y)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  facet_grid(. ~ y, scales = "free_x", space = "free_x") +
  theme_minimal()

这段代码将创建一个水平条形图,其中x轴上的条形根据额外变量y进行分割。每个分割区域中的条形颜色不同,表示不同的组。通过facet_grid函数,我们可以将条形图分割成两个区域,每个区域对应一个不同的组。

关于R中创建水平条形图的更多信息,可以参考以下链接:

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能因个人需求和环境而异。

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?

R语言ggplot2包,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其印象是什么呢?又见过哪些种类条形图呢?本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图哪些品种。...(信息、边框色、填充色等),但要求属性值来自于原始绘图数据data; data:指定绘图所需原始数据,如果使用默认NULL值,则图形数据将来自于ggplot函数;如果指定一个明确数据框,则数据框将覆盖...如上图所示,使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内,其中左图使用geom_bar函数直接生成原始图形,右图则是左图基础添加了三项功能,分别是条形图排序(代码reorder...实际应用,对于单离散变量和单数值变量条形图,右图会更加受欢迎,因为它更加直观(借助于排序可以迅速地发现柱子最高、最低及差异;借助于数值标签可以明确地得知各离散水平具体值;借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...对于数值型变量有两个,离散型变量一个数据如何绘制条形图呢(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

数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

连续数值变量 一个数值变量可以用:柱状图,点图,箱图 两个数值变量可以用:散点图 分类变量 一个分类变量可视化:频率表,条形图 两个分类变量可视化:关联表,相对频率表,分段条形图 一个分类变量一个数值变量...: 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点:一次成图;适用于关系变量交互:变量z不同水平变量y如何随变量x变化。...主要变量即为图形两个坐标,其中y纵轴x横轴。变形:单变量绘图,用 ~ x 即可;三维绘图,用z ~ x*y;多变量绘图,使用数据框代替y ~ x即可。...A ~ x表示A纵轴展示,x横轴展示。 条件变量为连续型变量时,要先将其转换成离散型变量。...Split/position 数值型向量,一页绘制多幅图形 Type 字符型向量,设定一个或多个散点图绘图参数,(p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线,g=格点) xlab/ylab

4.4K30

60种常用可视化图表使用场景——(

3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 二维双图表以外另一种数据表达方式。弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间连接关系。...条形图离散数据分类数据,针对单一类别数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...每个流程阶段,流向箭头或线可以组合在一起,或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段转换。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺 Y 还是 X )。 推荐工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个圆形面积也可用来表示额外任意数值,如数量或文件大小。我们也可用颜色将数据进行分类,或通过不同色调表示另一个变量

14110

可视化图表样式使用大全

条形图离散数据分类数据,针对单一类别数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺 Y 还是 X )。 推荐工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量数值(每个显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否影响着另一个变量。...绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)。每当出现数值时,相应列或行添加记数符号。

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

条形图离散数据分类数据,针对单一类别数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺 Y 还是 X )。 推荐工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量数值(每个显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否影响着另一个变量。...绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)。每当出现数值时,相应列或行添加记数符号。

8.7K20

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

x名称 plt.ylabel:y名称 plt.xlim:x范围 plt.ylim:y范围 plt.xticks:第一个参数为范围,数组类型;第二个参数标签,第三个控制标签 plt.yticks...x:数据源 height:bar高度 width:bar宽度,默认0.8 bottom:y基准,默认0 align:x位置,默认中间,edge表示将bar左边与x对齐 color:bar颜色...直方图数值数据分布精确图形表示,对连续变量(定量变量概率分布估计,由卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)首先引入,一种特殊条形图。...,默认中间 orientation:水平或垂直,默认垂直 rwidth:bar宽度 color:表示bar颜色 label:bar标签;也可以图例写plt.legend() edgecolor...▲图7 水平箱形图 07 组合图 前面介绍都是figure对象创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布创建多个子图或者组合图,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图

6.2K31

60 种常用可视化图表,怎么用?

条形图离散数据分类数据,针对单一类别数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺 Y 还是 X )。 推荐工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量数值(每个显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否影响着另一个变量。...绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)。每当出现数值时,相应列或行添加记数符号。

8.6K10

R」ggplot2数据可视化

当数据为长格式时,每行表示一个条目。其所属分组不由它们矩阵位置决定,而是一个单独列中指定。 术语 数据我们想要可视化对象。它包含了若干变量变量存储于数据框每一列。...最常见元素坐标刻度线和标签(还有图例)。 接下来以三个数据集解释ggplot2使用。第一个lattice包singer数据集,它包括纽约合唱团歌手高度和语音变量。...ggplot2 初探 ggplot2,图采用串联起来(+)号函数创建。每个函数修改属于自己部分。...在上述例子,geom_point()函数图形画点,创建一个散点图。labs()函数可选,可以添加注释、标签、标题等。 ggplot2有很多函数,并且大多数包含可选参数。...分组 R,组通常用分类变量水平(因子)来定义。 分组通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型视觉特征分组变量来完成

7.3K10

SwiftUI水平条形图

SwiftUI水平条形图 水平条形图以矩形条形式呈现数据类别,其宽度与它们所代表数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图基础创建一个水平柱状图。 水平条形图不是简单垂直条形图旋转。...Numbers 等应用程序水平条形图被定义为独立图表类型,而不是垂直条形图。除了条形差异外,x和y格式也需要不同。...更新Y 我们创建一个YaxisHView视图,用于水平条形图上显示Y条形图数据类别。...更新X 同样,创建一个XaxisHView视图来显示水平条形图X,并使用与垂直条形图Y类似的代码来布置刻度线和刻度值。...创建垂直条形图时学到技术可以重复使用,但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同图表。当我们深入到等组件时,可以看到两个图表轴线都是一样,但是它们标签和定位在x和y之间换位

4.7K20

matplotlib入门

Hunter 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程 API 接口,能够很轻松地实现各种图像绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具( PyQt、Tkinter 等)应用程序嵌入图形...初开发Matplotlib,仅支持绘制2d图形,后来随着版本不断更新,Matplotlib二维绘图基础,构建了一部分较为实用3D绘图程序包,通过调用程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...() 备注: Figure画布,fig = plt.figure() Subplot:整齐摆放子图 Axes:不规则摆放子图,Axesaxis复数,可以理解为多成图 import...index, # 与第一个条形图X无缝“肩并肩” index +bar_width, # 与第一个条形图并列 # bottom...', label = '张三') #定义第一个条形图标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图X无缝“

4.2K20

R基础知识及快速检阅你数据

接下来我们就连载其中一个佼佼者系统性学习五本书笔记: 下面YT分享 ❤️前言 WHY R? 本书每一次R示例之前都要加载以下包。...A:R一些为了便于分发而封装在一起函数,数据集合。安装包就可以扩展R功能。...A: 使用library() 函数,括号内直接添加加载包名字。但是要注意包与库之间区别,即库实际一个包含了若干包目录。...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量一个数据框时,使用boxplot(),其允许我们x使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len...~supp,data=ToothGrowth) #x引用两个变量交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法

3.9K10

教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

首先,我们设定水平区间要同时满足两个变量分布。根据水平区间范围和箱体数,我们可以计算每个箱体宽度。其次,我们一个图表绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大透明度。...常规条形图如图 1 所示。 barplot() 函数x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们每一组比较不同性别。...正如代码所示,y_data_list 变量现在实际一组列表,其中每个子列表代表了一个不同组。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

2.4K60

5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

首先,我们设定水平区间要同时满足两个变量分布。根据水平区间范围和箱体数,我们可以计算每个箱体宽度。其次,我们一个图表绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大透明度。...常规条形图如图 1 所示。 barplot() 函数x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们每一组比较不同性别。...正如代码所示,y_data_list 变量现在实际一组列表,其中每个子列表代表了一个不同组。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

1.9K40

50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

np.r_按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandasconcat()。...每条垂直线(自相关图上)表示系列与滞后0之间滞后之间相关性。图中蓝色阴影区域显着性水平。那些位于蓝线之上滞后显着滞后。...,则可以右侧辅助Y再绘制第二个系列。...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单示例。另一个关于45天持续到达订单数量例子。 方法,订单数量平均值由白线表示。并且计算95%置信区间并围绕均值绘制。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y。或者,您可以将第一个到主要组件用作X和Y

4K20

吐血整理:24种可视化图表优缺点对比,一图看懂!

我已经对《这份指南》进行了调整,使之与“交谈-画草图-创建原型”框架相适应。至于我怎样调整,请参见下图。 01 2×2矩阵 也叫矩阵,水平和垂直平分方框,形成了四个象限。...它常用于说明基于两个变量类型。 优点:针对元素分类和“区域”创建易于使用组织原则。 缺点:不同空间间隔绘制象限内项,暗示两者可能不存在统计关系。...缺点:行与方框方法显示复杂性方面受到限制;更难显示不那么正式关系,比如人们如何在公司层级制度之外合作。 10 直方图 基于范围内每个值出现频率来显示分布情况条形。...常用于显示概率等结果风险分析模拟。(也被错误地称为条形图,实际条形图用于比较类别之间值,而直方图则显示一个变量分布。) 优点:用来显示统计分布和概率基本图表类型。...21 叠加条形图 被分成若干部分矩形,每个部分代表某个变量整体比例。通常用于显示简单分类汇总,各地区销量。(也称为比例条形图。)

4.1K33

数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列工作表列或行数据可以绘制到柱形图中。柱形图中,通常沿水平组织类别,而沿垂直组织数值。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改三个水平、垂直和深度),可对沿水平和深度分布数据点(数据点:图表绘制单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图扇面、圆点和其他被称为数据标记图形表示...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,第二个图形,数据time没有6这个值,但是图形X还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量不同...= "dodge") 我们发现fill后面跟着一个变量,且一个分类变量,得到结果颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思闪躲回避意思...前面我们都是stat="identity"即每一个bar高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量分类因子型,这列变量同一水平因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型

3.7K100

R语言 | 条形图绘制

以gcookbook包cabbage_exp数据集为例,数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...x分类变量一个绘制y连续型变量。...有时候,我们想额外添加一个分类变量x分类变量一起对数据进行分组。 此时,可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图,这里fill参数用来指定条形填充色。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上,以gcookbook包cabbage_exp数据集为例,数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。...y参数,geom_bar()函数默认情况下将参数设定为stat = "bin",操作会自动计算每组(根据x上面的变量进行分组)变量对应观测值。

2.1K20

Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

这些条高度或长度与它们所代表值成正比。条形可以是垂直水平。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下按年指示加拿大人口条形图条形图适合应用到分类数据对比,横置时也称条形图。...其中一个定义了自变量。另一个包含一个依赖于它变量。 多线图 多条线图包含多条线。它们代表数据集中多个变量。这种类型图表可用于研究同一时期多个变量。...一个矩形竖立一个 bin ,其高度与 bin 数据点数量成正比。直方图给人一种底层数据分布密度感觉。...它显示为点集合。它们水平位置决定了一个变量值。垂直位置决定了另一个变量值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时,可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...它显示为三个或更多定量变量二维图表。这些变量显示在从同一点开始

9.2K20

吐血整理:24种可视化图表优缺点对比,一图看懂!

我已经对《这份指南》进行了调整,使之与“交谈-画草图-创建原型”框架相适应。至于我怎样调整,请参见下图。 01 2×2矩阵 也叫矩阵,水平和垂直平分方框,形成了四个象限。...它常用于说明基于两个变量类型。...优点:一种记录和说明关系与复杂结构易于理解方法 缺点:行与方框方法显示复杂性方面受到限制;更难显示不那么正式关系,比如人们如何在公司层级制度之外合作 10 直方图 基于范围内每个值出现频率来显示分布情况条形...常用于显示概率等结果风险分析模拟。(也被错误地称为条形图,实际条形图用于比较类别之间值,而直方图则显示一个变量分布。)...优点:既适合水平又适合垂直紧凑图表形式;当两个变量之间差异最重要时,非常适合在它们之间进行多次比较 缺点:当变量“翻转”(高值一个棒棒糖图中低值)时,多个棒棒糖图之间比较可能令人困惑;值相似的多个棒棒糖图

4.6K20
领券