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

R堆叠条形图重新排序不起作用

是指在使用R语言绘制堆叠条形图时,尝试重新排序条形图的顺序但未成功的情况。

堆叠条形图是一种常用的数据可视化方式,用于比较多个类别的数据在不同组之间的分布情况。在R语言中,可以使用ggplot2包来创建堆叠条形图。

然而,有时候我们希望对条形图的顺序进行重新排序,以便更好地展示数据。通常情况下,可以通过调整数据框中类别的顺序来实现重新排序。但是,有时候即使我们尝试重新排序数据框中的类别,堆叠条形图的顺序仍然没有改变。

这个问题可能是由于数据框中的类别变量被识别为字符型而不是因子型导致的。在R中,字符型变量的排序是按照字母顺序进行的,而不是按照我们期望的顺序进行。

为了解决这个问题,我们可以将数据框中的类别变量转换为因子型,并指定期望的顺序。以下是一个示例代码:

代码语言:R
复制
# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(
  category = c("A", "B", "C", "D"),
  group1 = c(10, 20, 30, 40),
  group2 = c(15, 25, 35, 45)
)

# 将类别变量转换为因子型,并指定期望的顺序
df$category <- factor(df$category, levels = c("C", "A", "D", "B"))

# 使用ggplot2包创建堆叠条形图
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = category, y = group1, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Stacked Bar Chart") +
  theme_minimal()

在上述代码中,我们首先将类别变量转换为因子型,并指定了期望的顺序。然后使用ggplot2包的geom_bar函数创建堆叠条形图,并设置填充颜色为类别变量。最后,通过labs函数设置图表标题,通过theme_minimal函数设置图表主题。

这样,我们就可以通过重新排序数据框中的类别变量来实现堆叠条形图的重新排序。

腾讯云提供了一系列云计算相关的产品,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据具体需求和场景进行选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

这些条形图的用法您都知道吗?

R语言的ggplot2包中,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的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...,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; ......如果绘图数据涉及的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,在实际的企业环境中,这样的图形出现的频次并不是很高,因为绝对数量的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的百分比堆叠条形图

5.5K10

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 带图例的堆叠柱状图2.4 带图例的分组柱状图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,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...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 带图例的堆叠柱状图#构建数据data <- as.matrix(data.frame...,可以绘制点图、线图、条形图、气泡图、桑基图、甘特图、树状图等。

2.3K10

60种常用可视化图表的使用场景——(上)

推荐的制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。...12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」,是条形图的变种。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,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,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 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

14010

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的不同类别的数据之间比较分析...类别比较表包括: 1.条形图 2.分组的条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图 排序 可以用排序图表呈现各个分析对象的名次。 用例包括: 选举结果排名 绩效统计排名 ?...排序图表包括: 1.有序条形图 2.有序柱形图 3.平行坐标图 占比图表 部分与整体之间的比较,显示了同一纬度下的数据占比情况。 用例包括: 不同产品收入占比分析 企业部门预算分析 ?...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 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的相关性。...报告板应: 优先处理最重要的信息(使用布局) 显示一个焦点,该焦点根据层次结构(使用颜色,位置,大小和视觉权重)对信息进行优先级排序 ? 应根据对数据提出的问题对信息进行优先排序

6K31

如何正确使用数据可视化图表

01 条形图 对于随时间发展或按多个类别(如不同行业或货物或两者)分组的数据集,条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧: 按发生时间顺序排列条形图。...按发生时间顺序排列条形图。 避免对数据由高到低或由低到高排序,按发生时间顺序对受众是更优计量法则。...这些条可以并排排列,也可以堆叠在一起,如图中蓝牙的交互式年度报告所示: 支持蓝牙的设备遍布全球(十亿级别)。节选自一份蓝牙交互报告,由杀手视觉策划设计。...如果数据集被分组为多个类别,并且没有时间规律,可将数据由多到少或由少到多排序。这种组织方式有助于迅速得出结论。然而,如果数据累加起来为一个整体,例如分类总收益,用条形图表现就不是很显著。...对于较大的数字,数量图通常不起作用。想象一下,你的统计数据是“2018年售出11214件商品”。你的设计中没有11214个图标的空间——如果你认为你有,我建议你再想想!这是一个庞大的数字来一一列举。

1.4K10

如何正确使用数据可视化图表

01 条形图 对于随时间发展或按多个类别(如不同行业或货物或两者)分组的数据集,条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧: 按发生时间顺序排列条形图。...按发生时间顺序排列条形图。 避免对数据由高到低或由低到高排序,按发生时间顺序对受众是更优计量法则。...这些条可以并排排列,也可以堆叠在一起,如图中蓝牙的交互式年度报告所示: 支持蓝牙的设备遍布全球(十亿级别)。节选自一份蓝牙交互报告,由杀手视觉策划设计。...如果数据集被分组为多个类别,并且没有时间规律,可将数据由多到少或由少到多排序。这种组织方式有助于迅速得出结论。然而,如果数据累加起来为一个整体,例如分类总收益,用条形图表现就不是很显著。...对于较大的数字,数量图通常不起作用。想象一下,你的统计数据是“2018年售出11214件商品”。你的设计中没有11214个图标的空间——如果你认为你有,我建议你再想想!这是一个庞大的数字来一一列举。

1.2K20

8种方法可视化你的单细胞基因集打分

偶尔逛朋友圈发现一年前跟着我们生信技能树学生信的研究生开发了自己的单细胞数据分析相关R包,4(热图,气泡图,upset图,堆叠条形图)+4(密度散点图,半小提琴,山峦图,密度热图)美图吸引了我的注意力...因此,我们重新审视现有的、主流的基因集富集方法,希望能找到受批次效应影响较小的基因集富集分析方法。...在这里,我们重新审视了9种常见的功能集打分方法:GSEA、GSVA、PLAGE、Zscore、AddModuleScore、ssGSEA、AUCell、UCell和singscore。...二、审视结果 GSEA:执行前需对所有样本进行分组,然后基于分组去计算得到排序基因列表。...the #> condition has length > 1 and only the first element will be used irGSEA.upset.plot upset图 ④.堆叠条形图

14.3K42

一文掌握Pandas可视化图表

['.-','--','*-','^-'] # 圆点、虚线、星星 ) 图像叠加 不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r'...) 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,条形图就是柱状图的横向展示 # 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的分布情况,描述的数据量一般比较大...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上...4), fontsize=16) 指定显示样式 series.plot.pie( labels=["AA", "BB", "CC", "DD"], # 标签 colors=["r"

8.1K50

可视化图表样式使用大全

推荐的制作工具有: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) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,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,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 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...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

推荐的制作工具有: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) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,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,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 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...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.7K20

60 种常用可视化图表,该怎么用?

推荐的制作工具有: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) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,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,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 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...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

8.6K10

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的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的条形图:常规、分组和堆叠条形图。...分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。...通过使用不同颜色的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的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots

2.4K60
领券