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

ggplot2 -如何根据分类变量和数值变量对堆积栏进行排序

ggplot2是一个基于R语言的数据可视化包,它提供了一套灵活而强大的绘图语法,可以用于创建各种类型的图表。在ggplot2中,可以使用geom_bar()函数来创建堆积栏图。

要根据分类变量和数值变量对堆积栏进行排序,可以使用reorder()函数来重新排序分类变量。reorder()函数接受两个参数,第一个参数是要排序的变量,第二个参数是用于排序的参考变量。通过指定参考变量的值,可以根据其对应的数值变量进行排序。

下面是一个示例代码,演示如何使用ggplot2对堆积栏进行排序:

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", "D"),
  value = c(10, 20, 30, 40)
)

# 使用reorder()函数对分类变量进行排序
data$category <- reorder(data$category, data$value)

# 创建堆积栏图
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Stacked Bar Chart", x = "Category", y = "Value")

在这个示例中,我们首先创建了一个包含分类变量category和数值变量value的数据集。然后,使用reorder()函数对category变量进行排序,排序的参考变量为value。最后,使用ggplot()函数创建堆积栏图,并使用geom_bar()函数指定堆积栏的绘制方式。通过fill参数可以设置堆积栏的颜色,这里我们使用category变量作为颜色的映射。最后,使用labs()函数设置图表的标题和坐标轴标签。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发(移动推送、移动分析):https://cloud.tencent.com/product/mps、https://cloud.tencent.com/product/ma
  • 腾讯云区块链(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云元宇宙(Tencent XR):https://cloud.tencent.com/product/xr

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot()

使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...(variable)——可以度量的数量、质量或属性行:观测值(data point observation )——在相似条件下进行的一组测量值,包含不同的变量的多个值表格数据:一组与相应变量观测值相关联的值变量...+ geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species))) + geom_bar...fill = species描边color = species在geom_density()里改:增加透明度geom_density(alpha = 0.5)改变线宽linewidth = 0.75两个分类变量堆积条形图可视化了...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量绘图进行分面facet_wrap() 参数1:公式?

20510

R语言可视化——箱线图及其美化技巧

今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。 箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。...还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示: ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_boxplot() 以上是最简单的形式,一个分类变量,一个连续性数值型;我们通过添加分类变量...ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="stack") 根据经验我们就可以猜到,估计使用堆积方式来呈现多维箱线图肯定会失败...,因为即便真的将分类箱线图堆积起来,那么其呈现数据分布形态的功能也就丧失殆尽,果然软件是报错的。...ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="dodge") 果然在添加有多分类变量时,箱线图默认使用的position

2.9K60

基础知识 | R语言绘图基础之柱形图

一般来说,X轴的数据可以分为数值型、序列型类别型,图1的X轴很明显属于类别型,根据城市类别进行分类的。Y轴变量通常都是数值型的。如X轴的数据类型属于类别型,一般需要对数据进行降序处理,再展示图表。...通常来说,用ggplot2绘图时,默认X轴类别按照字母顺序排列,比如图1 X轴顺序,按照城市首字母进行排序。...⚠️要实现X轴变量的降序,需要改变因子向量的水平顺序,一定要对表格或者因子向量排序后,再改变其水平顺序,才能使得X轴的类别顺序能够匹配Y轴变量的降序呈现。...$Age,index.return=TRUE,decreasing=TRUE) order #根据Age进行排序。...Age进行排序 mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序 ggplot

1.8K30

R语言 | 条形图绘制

本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何条形图着色、调整条形图的宽度间距、添加数据标签等内容。...CultivarDate一个连续变量Weight。...有时候,我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的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,这里的fill参数用来指定条形的填充色。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上,以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例,该数据集包含两个分类变量CultivarDate一个连续变量Weight。...y参数,geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin",该操作会自动计算每组(根据x轴上面的变量进行分组)变量对应的观测值。

2.1K20

了解绘制条形图折线图的细节

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的数据框,一列为x轴上的位置,一列为y轴上的对应高度,基于此如何绘制条形图?...xlab('State') 3.5正负条形图分别着色 Q:如何根据条形对应的正负值分别对其着色?...avg变量name进行排序 tophit[,c('name','lg','avg')] ggplot(tophit,aes(x=avg,y=reorder(name,avg)))+ geom_point...,一次根据变量lgavg进行排序 nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)] #将name转化为因子,因子水平与nameorder一致...R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定,如下: 了解常量变量概念 加减乘除等运算(计算器) 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构

7K10

数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

堆积柱形图三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系,它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。堆积柱形图以二维垂直堆积矩形显示数值。...百分比堆积柱形图三维百分比堆积柱形图 这些类型的柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。百分比堆积柱形图以二维垂直百分比堆积矩形显示数值。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形,而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时,尤其是总数值每个类别都相同时,您可以使用百分比堆积柱形图。...进行比较。当要对均匀分布在各类别各系列的数据进行比较时,可以使用三维柱形图。...,且是一个分类变量,得到的结果是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英文意思是闪躲回避的意思,这样记它的作用会比较快) 我们想改一下颜色怎么办

3.7K100

盘一盘 Python 系列特别篇 - Sklearn (0.22)

AUC 将所有可能分类阈值的评估标准浓缩成一个数值根据 AUC 大小,我们得出 如何计算 AUC 计算 PR 曲线下的面积一样的,把横坐标纵坐标代表的变量就可以了,如下图。...如何确定这些 TPRi FPRi (i = 0,1,...,5) 不是一件容易讲清的事,我试试,先看一个二分类预测类别以及预测正类概率的表 (按照预测概率降序排序,其中正类 P 负类 N 都有 10...推算法 根据特征值是分类型或数值变量,两种方式: 用众数来推算分类型 用平均数来推算数值 特征“性格”的特征值是个分类变量,因此计数未缺失数据得到 2 个好 7 个坏,根据众数原则应该将缺失数据用...特征“收入”的特征值是个数值变量根据平均数原则算出未缺失数据的均值 20.4 万来填充。...推算法的优点是 操作简单 可以用在任何模型比如决策树线性回归等等 缺失数据的测试集有用,运用同样的规则 (众数分类变量,平均数数值变量) 推算法的缺点是可能会造成系统型误差。

1.1K40

R语言基础概要

help(iris) 贴上数据集iris,其作用是可以直接对数据集里的变量进行操作。...(ab都是整数) x = a:b 向量v进行n次复制生成新的向量x x = rep(v, n) 依次向量v的每个元素复制n此生成新的向量x x = rep(v, each = n) 生成一个向量x...,其中每个元素是v对应元素的最近整数 x = round(v) 排序 order(x) 获得向量x每个元素大小位置 rank(x) 向量x从小到大进行排序。...sort(x) 根据因子f向量x分类执行函数g tapply(x,f,g) 向量x按因子f分类 split(x,f) 返回向量x的差分向量 diff(x) 返回向量x的累加向量 cumsum(x...Ax=b > solve(A,b) 矩阵M的行(dimcode=1)或列(dimcode=2)依次进行函数f操作,f的变量(arguments)方正fargs里 > apply(M, dimcode,

1.7K20

R语言学习笔记——柱形图

今天给大家介绍ggplot函数中柱形图的用法(一大家子呢,单序列柱形图、簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图、以及分面柱形图)。...geom_bar是在ggplot坐标系系统之上添加的柱形图图层,stat是其中的数值变量所做的统计变换(默认为count),fill是颜色填充设定,可以是某一分类变量,也可以直接映射为颜色。...除此之外,我们还可以套用现有主题、图表各细分元素进行精修(图例、坐标轴标签、数据标签、柱形间距、背景及颜色主题等),这些细节有很多的专用参数进行调整设置,详细内容还是最好看看哈德利那本专著,会理解的比较透彻...通过设定分面参数:facet_grid,我们可以将某一分类变量做成每一个分类项的分面组图。...理解变量类型是如何图表呈现产生的影响。

3.3K130

一篇小短文助你打开数据可视化的任督二脉!

本文主要讨论ggplot2如何通过颜色信号来多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。...,是因为这里的对应关系可能是一一应,也可能是一多的关系,因为之前在讲述如何从json素材提取地理信息数据框已经讲述过原理,有些国家或者行政区仅有一个轮廓,而有些国家或者地区有多个地理上相互分离的领土...(aes(x=long,y=lat,group=group,fill/colour=zhibiao)) 以上是最为典型的数据地图做法,fill/colour的颜色映射结果会根据zhibiao变量的性质进行映射形式调整...,即如果zhibiao是连续型变量,那么最终就会按照连续渐变色进行填充,图例也是练习渐变的图例,指标是分类或者因子型,则会按照离散渐变进行填充。...更有意义的做法是,根据不同国家或者地区的某个指标进行连续渐变填充或者离散颜色填充。

1.3K40

R可视乎|饼图

饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。...饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加等于100%。 下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。...首先我们构造一个模拟数据,如下所示,并用dplyr包中的arrange()进行排序(默认从小到大),faction表示数值所占比例,ymax进行累积占比,总值为1。...这里做了两种类型的标签,下面两图就是根据不同标签绘制的。labs包含了百分比名字,中间用\n来分行;lab则只包含百分位数。...ggplot2 包绘制饼图 使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形图,然后将直角坐标系转换成极坐标系,就可以显示为饼图,但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。

1.4K20

(数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

一、简介   上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明; 二、各基础图形 2.1...列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data <- melt(data, id='year') h <- ggplot(data, aes(x=year, y=value))+ geom_area...')+ theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) h 2.3 bar()   基础的条形图我们前面一篇中已经涉及到了,所以这里我们只与上述的堆积面积图进行对比...,这里注意,geom_bar()默认的统计变换为count,即计算频数,我们这里想展示真实数值需要将geom_bar()中的stat设置为'identity',即不做任何变换: library(ggplot2...下面以不同的示例来说明其常见用法: 用对应每一个样本的文本标签代替散点: p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label = rownames(mtcars))) p + geom_text() 出现标签遮挡的情况进行抹除

5.1K20

【数据可视化】Echarts最常用图表

获取ECharts 获取ECharts有以下几种方法,可以根据情况进行选择。...之后各种组件进行详细的介绍。 3.1 绘制堆积柱状图 在堆积柱状图中,每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小,各个分层的数据总和代表整根柱子的高度。...堆积面积图又被称为堆积区域图,它强调数量随时间而变化的趋势,用于引起人们总值趋势的注意。与堆积折线图不同,堆积面积图可以更好地显示有很多类别或数值近似的数据。...(2)展示分类数据的数值差异不宜过大。在玫瑰图中,数值差异过大的分类会非常难以观察,图表整体也会很不协调。这种情况推荐使用条形图。 (3)将数据做排序处理。...按照从大到小的顺序,顺时针排列各个扇区,这样的排序非常有必要,因为很难相差不大的两个扇区进行大小比较,一致的排序方式可以为用户提供可靠的帮助。 有问题请指出,大家一起进步!!!

18610

50 个数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 9....矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 02 偏差(Deviation) 10....连续变量的直方图(Histogram for Continuous Variable) 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量频率条进行分组,从而更好地了解连续变量类型变量。...密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量它们进行分组,您可以检查 X Y 之间的关系。

3.9K20

50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。 ?...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 ? 9....面积图(Area Chart) 通过对轴线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰谷,而且还强调高点低点的持续时间。高点持续时间越长,线下面积越大。 ? 03 排序(Ranking) 15....连续变量的直方图(Histogram for Continuous Variable) 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量频率条进行分组,从而更好地了解连续变量类型变量。 ?...密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量它们进行分组,您可以检查 X Y 之间的关系。

4.5K20

总结了50个最有价值的数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 9....矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 02 偏差(Deviation) 10....连续变量的直方图(Histogram for Continuous Variable) 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量频率条进行分组,从而更好地了解连续变量类型变量。...密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量它们进行分组,您可以检查 X Y 之间的关系。

3.3K10

数据可视化基本套路总结

柱状图 柱状图是一种用得很广泛的图形,它表征分类变量 vs 数值变量的关系。...值得一提的是,柱状图一般需要排序:如果分类变量是有序的,按照它本身的顺序排列即可;如果分类变量无序,那么则根据数值变量的大小进行排序,使柱状图的高度单调变化。...(排序的宗旨是直观的表达出想展示的规律) 条形图 ? 条形图 只不过把柱状图坐标旋转一下,竖着的变成横着的,这个可根据版面自由选择。上图示例就是串列的堆叠条形图。 南丁格尔玫瑰图 ?...根据数据特征,选择最合适的图形。 映射(mapping):映射即使把数据图形给连接起来。映射什么数据变量,它是连续的还是离散的?...作图感兴趣的朋友可进入腾讯课堂:http://bioinfo.ke.qq.com,里面有关于如何用Adobe Illustrator图形进行编辑、拼合、排版、简单模式图绘制的视频,可免费观看。

2.5K20

这些条形图的用法您都知道吗?

ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...绘图过程中均采用图层思想,将多个图形进行叠加设置;另一方面,图层思想是通过代码中的加号(+)表现出来的。...在实际应用中,对于单离散变量数值变量的条形图,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的最高、最低及差异;借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值;借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平..., fill = fengli) # 指定x轴变量填充色变量 ) + geom_bar(stat = 'count' # 需明细数据中的离散变量作频数统计 ) +...对于数值变量有两个,离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢(如常见的环比、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

R语言之可视化(27)ggplot2绘制线图

中的图例修改 R语言之可视化(20)之geom_label()geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包 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)ggplot2绘制线图 本文主要表达如何使用...ggplot2绘制线图。...线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值变量或者分类变量。...geom_line : 根据X轴数值连接 geom_path() : 根据初始数值连接 geom_step : 通过阶梯连接起来 多分组线图 数据 df2 <- data.frame(supp=rep

6.4K10

数据视化的三大绘图系统概述:base、latticeggplot2

后续将分别就latticeggplot2可视化绘图系统进行简要介绍。...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 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 一个分类变量的可视化:频率表,条形图...两个分类变量的可视化: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;适用于关系变量间的交互:在变量z的不同水平,变量y如何变量...,变量Temp如何变量Ozone变化。...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离,然后按图层叠加的方式作图,通过+进行叠加。

4.4K30
领券