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ggplot2分组条形图饼图箱线图

一、分组条形图 x <- read.csv("sv_distrubution.csv",header = T) x # svs <- x %>% tidyr::pivot_longer(cols 绘制饼图 三、箱线图 head(ToothGrowth) ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) #按提供药物种类分组 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp,y=len,fill=supp))+geom_boxplot() #按剂量分组 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=dose 绘制箱线图加抖动点 #分面 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp,y=len,group=supp:dose,fill=supp))+geom_boxplot() 写在最后:有时间我们会努力更新

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如何更改ggplot2堆积条形图堆积顺序

图例修改 R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素 R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格精美图片 R 语言之可视化(28)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2堆积条形图堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建堆积条堆积顺序。 解决方案 堆叠在数据框原始顺序 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt 如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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    ggplot2优雅拆分堆砌条形图

    ❝本节来介绍如何「对堆砌条形图来进行图形拆分」; 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){ ), manufacturer = fct_infreq(manufacturer) %>% fct_rev()) 绘制主图 unsplit_plot <- mpg_2008 %>% ggplot size = 1) + theme_niwot()+ labs(x = element_blank(),y=element_blank(),fill = element_blank()) 拆分条形图 class_plots <- mpg_2008 %>% ggplot(aes(y = manufacturer, fill = class)) + geom_bar() + scale_fill_manual unsplit_plot / plot_spacer() / split_plot + plot_layout(heights = c(0.425, 0.01, 0.575)) ❝本节介绍到此结束细节还是蛮多

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    ggplot2优雅绘制镶嵌条形图

    ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext fct_reorder(country, value)) all_1999 <- incl_gen_1999 %>% filter(startsWith(provisions, "All")) 数据可视化 ggplot

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    用R画带ErrorBar分组条形图

    用R画带ErrorBar分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar分组条形图,将相关代码分享一下。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar分组条形图方法。 所用数据是模拟生成:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量是3种基因表达量。 library(ggplot2) dodge <- position_dodge(width=.9) ggplot(data=df_stat) + geom_bar(aes(x=gene, y=mean library(ggplot2) dodge <- position_dodge(width=.9) df_stat %>% ggplot() + geom_bar(aes(x=gene, y=mean library(ggplot2) dodge <- position_dodge(width=.9) ggplot(data=df_stat) + geom_bar(aes(x=gene, y=mean

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    R语言基础绘图教程——第5章:直方图和柱状图

    ,仔细喊下面没一行代码都生成一个图,看他们差别会知道参数是干嘛。 ",xlab="分组",ylab="统计量") barplot(data[,2],names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab="统计量",col="blue 为不同组设置不同颜色 barplot(data[,2],names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab="统计量",col=c("grey","red" 多种分组柱状图:堆积柱状图 #转换数据 data2 = t(data[,c(2,3)]) #绘制柱状图 barplot(as.matrix(data2)) ? 多种分组柱状图:非堆积柱状图 #非堆积柱状图 barplot(as.matrix(data2), names.arg = data[,1],main="条形图",xlab="分组",ylab

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    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上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。 在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轴和y轴格式也需要不同。 Chart in SwiftUI Hide Bar Chart Axes in SwiftUI Bar Chart with multiple data sets in SwiftUI SwiftUI 水平条形图条形图转换为水平 水平条形图不仅仅是在垂直条形图配置,有一些元素是可以重复使用。 在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。当我们深入到轴等组件时,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之间是换位

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    R语言 | 条形图绘制

    1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包pg_mean数据集为例。 有时候,我们想额外添加一个分类变量跟x轴上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,该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。 )函数对图例顺序进行调整,指定图例所对应需要调整图例属性,本例对应是填充色(fill)。 (labels = scales::percent) 输出图片 5 绘制频数条形图 演示数据 以ggplot2包diamonds数据集为例。

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    「R」ggplot2数据可视化

    其所属分组不由它们在矩阵位置决定,而是在一个单独列中指定。 术语 数据是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。 分组指的是在一个图形显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排图形上显示观察组。需要注意,ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面,并进行绘图。 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。 分组 在R,组通常用分类变量水平(因子)来定义。 分组是通过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。 Salaries by phd.png 最后,我们可以用一个分组条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数(三种条形图方式): ? Number by Rank1.png ?

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    Pythongroupby分组

    写在前面:之前我对于groupby一直都小看了,而且感觉理解得不彻底,虽然在另外一篇文章也提到groupby用法,但是这篇文章想着重地分析一下,并能从自己角度分析一下groupby这个好东西~ OUTLINE 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby最常见操作,根据某一列内容分为不同维度进行拆解 one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组 (mapping,axis=1).mean() solution2:通过Series分组 mapping2 = pd.Series(mapping) # mapping2 橘子 水果 眼影 ,在groupby之后所使用聚合函数都是对每个group操作,聚合函数操作完之后,再将其合并到一个DataFrame,每一个group最后都变成了一列(或者一行)。

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    了解绘制条形图和折线图细节

    本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列数据框,一列为x轴上位置,一列为y轴上对应高度,基于此如何绘制条形图? ()重新设定颜色 #注意颜色映射实在aes()完成,而颜色设定实在aes()之外完成 ggplot(ups,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region =supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子,那么必须同时告诉ggplot用来分组变量 #在本例,也可以把dose算作因子型向量(0.5,1,2) ggplot(tg,aes( 会自动分组 #如果想借助其他变量对数据进行分组,那么应该使用group #使用group进行合理分组可以避免出错 #不同数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length 操作过程要指定变量 #设置分组变量 ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,group=supp))+ geom_line(colour='darkgreen',size=1.5

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    今天,你学绘图了吗?

    我们都知道条形图通过直或水平条形开展型量分布( 数)。 函数barplot()最简单用法是: barplot(height),其中height是一个向量或一个 简单条形图和水平条形图 install.packages("vcd") #安装vcd 分组条形图 >barplot(counts,main="Grouped Bar Plot",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow", 棘状图对堆砌条形图进行缩放,这样每个条形高度为1,每一段高度表示比例,棘状图可由vcd函数spine()绘制,绘制关于关节炎治疗结果棘状图 > library(vcd) > attach(Arthritis ggplot绘制条形图 >install.package("ggplot") >library(ggplot) >p <- ggplot(mpg, aes(x=class)) > p + geom_bar

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    课后笔记:ggplot2优雅显示WB结果

    ggplot2柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍: 「data和mapping是ggplot基本参数,数据和映射。」 , ymax, xend, yend) 指定数据分组和顺序映射group和order,另一类是字符串映射。 ✦ 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。 「width:」 条形图宽度,是个比值,默认值是0.9 「color:」 条形图线条颜色 「fill:」 条形图填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图高度设置为各组均值并联合stat_summary

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    数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

    绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用图表 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;适用于关系变量间交互:在变量z不同水平,变量y如何随变量 :将每个条件变量产生图形叠加到一起,在同一幅图中展示,只需要将条件变量放到绘图函数group声明即可。 用来分组变量(因子) index.cond 列表,设定面板展示顺序 key(或auto.key) 函数,添加分组变量图例符号 layout 两元素数值型向量,设定面板摆放方式(行数和列数);如有需要 Facet就是控制分组绘图方法和排列形式。

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    「R」数据可视化4 : 直方图条形图

    对于直方图,我们要做第一步就是把连续性数据分箱(bin),所谓分箱实际上就是将数据按照一定间隔进行分组。 直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家样本数量。可以看到下图柱子之间有间隔,体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ? 条形图例子 直方图/条形图怎么画? ggplot2提供了绘制直方图和条形图功能,分别为geom_bar()和geom_histogram()。 所以前者我们做直方图,后者我们做条形图。 2)如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量直方图。 3)如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图

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    ggplot2画分组堆积柱形图简单小例子

    所以基本想法就是构造两份数据来画这个图,第一份用来画堆积柱形图,第二份用来画折线图。但是准备画图时候才意识到这个堆积柱形图是一个分组堆积柱形图,我之前画都是单独,没有画过分组。 一时还想不起来该如何画这个分组堆积柱形图了。 今天找资料时候找到一个链接 Beginners Guide to Creating Grouped and Stacked Bar Charts in R With ggplot2 | theduke.at 这里介绍了分组堆积柱形图可以用分面的方式来实现,比如如下代码 dat <- data.frame( year=factor(sample(2010:2014, 400, replace=T)), image.png 这样暂时把分组堆积柱形图做出来了,如何继续往上叠加折线图今天就不介绍了。后面有时间再来更新。 但是这幅图遇到问题就是:将数据划分为两组,如何给每一个组填充不同颜色呢?

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    ggplot2ylim

    ​在ggplot2很容易出现一个修改坐标轴范围问题,喜欢用ggplot2画图需要注意一下。 ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围,但是它们结果是有可能不一样,看下面的一个例子: data(diamonds) p <- ggplot(data = diamonds, aes image 截取0到60部分: ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样,比如Fair第一个box原数据最高是超过60,但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到坑。 这里是因为ylim是直接处理数据导致,比如例子不在范围数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。 coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示,只影响图形展示,不影响内部数据值。即使用原数据作图,再对图形进行变动。

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    ggplot2 scale 使用

    ggplot scale 使用 ggplot画图是画图中战斗机,但是往往在我们用ggplot2画图时候,需要根据需求更改坐标,图例等,最常见就是更改x,y坐标系名称。 在ggplot2,坐标系与比例尺和参考线是自动生成,并且生成得很好。 我们会使用scale_color_和scale_fill_来更改调色板,今天我们就来介绍如何在ggplot调整比例尺,调整中断和标签,修改轴和图例等。 强大 Scale包,可以实现在ggplot基础上,对图形进行微调及更改。 1.基础底图 Scale包为ggplot底图提供了四种样式比例尺: demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete

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    数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

    看看有什么区别,在第二个图形,数据time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量不同. 2、 涉及分组变量条形图 ? 3、 计数数据条形图 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变量是分类因子型,这列变量同一水平因子有好几个,那么我们画条形图时 6、 条形图摆放,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity 这就是部分条形图深加工,我们虽然展示了很多功能,但在实际我们还需要将这些功能组合。

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    分组后合并分组字符串如何操作?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas问题,如图所示。 下面是他原始数据: 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B 如果不去重,就不用unique,完美地解决粉丝问题! 后来他自己参考月神文章,拯救pandas计划(17)——对各分类含重复记录字符串列去重拼接,也写出来了,如图所示。 这篇文章主要盘点了一个pandas基础问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【IF】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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