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ggplot2中的堆叠条形图的类别之间引入分区?

在ggplot2中的堆叠条形图中引入分区可以通过使用fill参数来实现。fill参数可以用来指定堆叠条形图中不同类别的颜色,从而实现分区效果。

下面是一个完整的示例代码,展示了如何在ggplot2中创建一个堆叠条形图并引入分区:

代码语言:txt
复制
library(ggplot2)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  category = c("A", "B", "C"),
  group1 = c(10, 20, 30),
  group2 = c(15, 25, 35),
  group3 = c(5, 15, 25)
)

# 使用ggplot函数创建一个基础图层
plot <- ggplot(data, aes(x = category))

# 添加堆叠条形图的图层
plot <- plot + geom_bar(aes(y = group1, fill = "Group 1"), stat = "identity")
plot <- plot + geom_bar(aes(y = group2, fill = "Group 2"), stat = "identity")
plot <- plot + geom_bar(aes(y = group3, fill = "Group 3"), stat = "identity")

# 设置图例标题和标签
plot <- plot + labs(fill = "Groups")

# 设置x轴和y轴标签
plot <- plot + xlab("Category") + ylab("Value")

# 设置图表标题
plot <- plot + ggtitle("Stacked Bar Chart with Partition")

# 设置分区颜色
plot <- plot + scale_fill_manual(values = c("Group 1" = "red", "Group 2" = "blue", "Group 3" = "green"))

# 显示图表
print(plot)

在这个示例中,我们创建了一个包含三个类别和三个分组的示例数据集。然后,我们使用ggplot函数创建了一个基础图层,并使用geom_bar函数添加了三个堆叠条形图的图层。通过设置fill参数为不同的分组名称,我们实现了分区效果。最后,我们使用scale_fill_manual函数设置了分区的颜色。

这是一个基本的示例,你可以根据自己的需求进行进一步的定制和调整。希望这个示例能帮助你理解如何在ggplot2中的堆叠条形图中引入分区。

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?

前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间可视化展现,其通过柱子高低,直观地比较离散变量各水平之间差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。...在R语言ggplot2,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?在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。...,有两点需要说明,一方面,在ggplot2绘图过程均采用图层思想,将多个图形进行叠加和设置;另一方面,图层思想是通过代码加号(+)表现出来。...然而,在实际企业环境,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。...如上图所示,浅色且较宽条形图可以用作参考对象(如数据目标销售额),深色且较窄条形图可以用作比较对象(如数据实际销售额)。通过这种图形,就能够一眼发现参考对象与比较对象之间差异。

5.5K10

(数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

,这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间一种绘图函数;   与plot相似,qplot()基本参数是x、y,分别代表所要绘制图像x轴与y轴,并且为了和数据框高度契合(我也十分鼓励将变量都放进数据框规整起来...  设置geom='bar'可以绘制条形图,当传入单个离散类别型数据时,可以自动绘制每个类别的频数统计条形图: qplot(color, data=data, geom='bar',...,当传入属性值非正常输入时,譬如colour输入是data某列类别型变量时,整个绘图过程不会有异常,因为ggplot2内部非常“宽容”地对类别型变量进行了标度转换,如下例: qplot(displ...,它可以同时影响所有的位置变量,譬如说,条形图在笛卡尔坐标系是规规矩矩条形,但在极坐标系,条形就变成了一个个扇形,据此可以构造南丁格尔玫瑰图,如下例:   这是笛卡尔坐标系下柱形图: qplot...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整(就像神经网络里identity激活函数一样) jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来   而上述这些位置参数通常是应用在条形图

6.8K50

「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值值和图形属性之间存在着某类映射。...ggplot2 初探 在ggplot2,图是采用串联起来(+)号函数创建。每个函数修改属于自己部分。...用几何函数指定图类型 ggplot()函数指定要绘制数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用函数。...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...将多个ggplot2图形放到单个图形中最简单方式是使用gridExtra包grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形

7.3K10

图表解析系列之柱状图

——维基百科 作为人们最常用图表之一,柱状图也衍生出多种多样图表形式。例如,将多个并列类别聚类、形成一组,再在组与组之间进行比较,这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...将类别拆分称多个子类别,形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来,共同绘制在一张图上,俗称“双轴图”,等等。...请注意:【条形图】在不同产品或是概念解析存在差异,例如在维基百科条形图等同于柱状图,认为柱状图为条形图另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向柱状图。...图片 图片 分组柱状图:由子类别来划分一组有几条柱子,形成分组柱状图。 图片 堆叠柱状图:由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。...尤其是当数值比较接近时,由于人眼对于高度感知优于其他视觉元素(面积、角度等),因此,使用柱状图更加合适。 需要避开陷阱 柱状图最核心功能是比较,比较核心是高度。

2K50

52个数据可视化图表鉴赏

直方图看起来像条形图,但将连续度量值分组到范围或数据桶。 26.地平线图 地平线图是一种功能强大工具,用于在一个类别多个项目之间比较一段时间内数据。...用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表位置表示。类别由图表不同标记表示。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上类别下时,可以使用如图条形图这种变化。...与条形图一样,每个条形图长度用于显示类别之间离散数值比较。每个数据系列都指定了一种单独颜色或同一颜色不同阴影,以便区分它们。然后将每组钢筋彼此隔开。...它使用多个视图来显示数据集不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。 45.跨度图 用于显示最小值和最大值之间数据集范围跨度图。它非常适合比较范围,通常是分类范围。

5.7K21

【数据可视化】Echarts最常用图表

(1)在.html文件引入echarts.js库文件。ECharts引入方式像JavaScript库文件一样,使用script标签引入即可。...为了更直观地查看商品销售数据、广告类别数据、人口数据和生活消费数据,需要在ECharts绘制不同柱状图进行展示,标准柱状图、堆积柱状图、条形图和瀑布图。...如果需要实现堆积折线图(Stacked Line Chart),那么只需要在堆积面积图代码,注释掉series每组数据areaStyle所在代码行即可,//areaStyle:{}。...修改后代码运行结果如图所示。 5.2 绘制嵌套饼图 嵌套饼图用于在每个类别再嵌套多个类别,反映各类数据之间比例关系。嵌套饼图即两种饼图嵌套,外层是一个环形图,内层是一个标准饼图或环形图。...通过堆叠,玫瑰图可以展示大量数据。对于类别过少数据,则显得格格不入,建议使用标准饼图。 (2)展示分类数据数值差异不宜过大。在玫瑰图中,数值差异过大分类会非常难以观察,图表整体也会很不协调。

18610

60种常用可视化图表使用场景——(上)

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别数量多少,而不会显示数值在某时间段内持续发展。...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。...会显示每组占总体百分比,并按该组每个数值占整体百分比来绘制,可用来显示每组数量之间相对差异。...在每个流程阶段,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。

13810

可视化图表样式使用大全

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别数量多少,而不会显示数值在某时间段内持续发展。...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。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?

9.3K10

数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间相关性。...由于这三个图表使用同一个Y轴,因此比较他们之间数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化趋势或各个类别之间差异(这个图X轴为数据数值,Y轴为日期)。 ? 禁止。...面积图 面积图有几种类型,包括堆叠面积图和重叠面积图: 堆叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此重叠 这两个图区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之是,使用堆叠面积图来比较一个时间维度内多个数据类别(水平轴表示时间)。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据,能够保持良好可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。

6K31

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别数量多少,而不会显示数值在某时间段内持续发展。...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。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.7K20

Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

类别比较 类别比较图表是多个不同类别数据之间比较。 常见用例包括: 不同国家收入、热门场地时间、团队分配 ? 3. 排名 排名图表显示项目在有序列表位置。...· 柱状图(条形图)使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...独特图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 ? 形状可用于表示定性数据。...在此图表,每个类别由特定形状(圆形,正方形和三角形)表示,这样可以在一张图表轻松实现特定范围比较,同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状,以多种方式展示数据。

5K31

60 种常用可视化图表,该怎么用?

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别数量多少,而不会显示数值在某时间段内持续发展。...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。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.6K10

R可视乎|马赛克图

1.前言 马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间关系,原理类似双向100%堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。...可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间关系。 主要优点 马赛克图能按行或按列展示多个类别的比较关系。 主要缺点 难以阅读,特别是当含有大量分段时候。...并用melt()函数将数据转化成以下结果: library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(reshape2) #提供melt()函数 library(plyr...2.方法 绘制马赛克图可以使用ggplot2geom_rect()函数、graphics包mosaicplot()函数,或者vcd包mosaic()函数绘制马赛克图。...2.1 ggplot2geom_rect()函数 这个方法比较复杂,图层一层一层叠加得到,不过灵活性比较强,可根据自己喜好进行修改。

1.4K20

学会这个BBC,你图也可以上新闻啦!

对于折线图而言,折线颜色或条形图颜色,并不是从bbc_style()函数中直接实现,而是需要在其他标准ggplot(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))图表函数明确设置...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程序包数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能(ggplot2学习笔记之图形排列)某些参数。 例如,第一个参数是设置图标题元素字体、大小、和字体颜色。...bbc_style()函数包含主题添加额外主题参数,例如添加一些网格线。...title="Reunion is highest", subtitle = "Highest African life expectancy, 2007") R语言 - 柱状图 制作堆叠条形图

4.1K20

谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

类别比较 类别比较图表是多个不同类别数据之间比较。 常见用例包括: 不同国家收入、热门场地时间、团队分配 3. 排名 排名图表显示项目在有序列表位置。...· 柱状图(条形图)使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...独特图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 形状可用于表示定性数据。...在此图表,每个类别由特定形状(圆形,正方形和三角形)表示,这样可以在一张图表轻松实现特定范围比较,同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状,以多种方式展示数据。

3.8K21

绘图资源rpubs推荐

rpubs这个网页其实不仅仅是绘图资源,同时包含了很多各行各业统计示例,但是它是以创作者用户为单位组织内容,并没有行业分区板块,也没有思维导图那样层次结构供检索和学习。...不可否认是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图: ggplot: How to stack...其实中文领域,公众号才是最好资源,类似的绘图细节有《老俊俊生信笔记》: 环形热图进阶 ggplot 绘制环形堆叠条形图 精彩目录, 值得细读: 其实它底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2...开始一步步调制成为它这样美图,需要功力很深。...✦ 数据(Data),最基础是可视化数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据变量如何映射到可见图形属性。

90760

为什么你觉得Matplotlib用起来很困难?因为你还没看过这个思维导图

完全没有异议只需使用另一个参数(点大小)对第三个变量进行编码,如下面的第二个图所示,我们把这个图叫做冒泡图。 ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间相对差异。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大画面”,如果我们使用所有没有离散箱子数据点,在可视化可能会有很多噪音,使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据两个变量分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)分类数据可视化时,条形图是最有效。如果我们有太多类别,那么图中条形图就会非常混乱,很难理解。...它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型条形图:常规、分组堆叠: ?

1.3K32

Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用可视化图表 在下面的案例... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活: 高度可以代表任何东西,只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西,只要它是一个类别即可。...如果分类比较多,必然每个分类面积会比较小,这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻,很难进行比较  可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时,我们需要找到变量之间相互关系...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠图来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是...: 通过透视表找到每种葡萄酒,不同评分数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效

8810

教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

当对类别数很少(<10)分类数据进行可视化时,条形图是最有效。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数,x_data 表示 x 轴上不同类别,y_data 表示 y 轴上条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,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。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

2.4K60
领券