ggplot2绘图入门系列之三 位置调整与条形图_光环大数据培训

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ggplot2绘图入门系列之一:导论

ggplot2绘图入门系列之二:图层控制与直方图

ggplot2绘图入门系列之三:位置调整与条形图

位置调整(Position adjustments)是针对同一图层内元素的位置进行微调的方法。它包括五种设置,分别是stack、dodge、fill、identity、jitter。

我们用条形图来展示其用法,仍使用mpg数据集,其中用到的变量是class,即生产汽车的类型,以及year生产年份。下面的条形图是将各类型的汽车数量进行汇集,并以年份作为分组变量。我们首先载入扩展包,然后用频数表对数据进行大致的了解,最后绘制了四种条形图。

library(ggplot2)with(mpg,table(class,year))p <- ggplot(data=mpg,aes(x=class,fill=factor(year)))p + geom_bar(position='dodge')p + geom_bar(position='stack')p + geom_bar(position='fill')p + geom_bar(position='identity',alpha=0.3)

可以看到dodge方式是将不同年份的数据并列放置;stack方式是将不同年份数据堆叠放置,这也是geom_bar的默认处理方式;fill方式和stack类似,但Y轴不再是计数,而是以百分比显示;identity方式是不做任何改变直接显示出来,所以需要设置透明度才能看得清楚。

geom_bar是绘制条状几何对象,所以也可以用不经汇集的原始数据进行绘

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图。下面我们用2001到2010年间的美国GDP增长率举个例子。

y=c(1.1,1.8,2.5,3.6,3.1,2.7,1.9,-0.1,-3.5,3.0)x=2001:2010data=dat

a.frame(x,y)p=ggplot(data,aes(x,y,fill=y))p+geom_bar(stat=\

m_abline(intercept = 0, slope = 0,size=1,colour='gray')+ geom_text(aes(label=y),hjust=0.5, vjust=-0.5 )+ scale_y_continuous(limits=c(-3.8,4.2))+ labs(x='年份', y='GDP增长率%')+ opts(title = \

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我们用条形图来展示其用法, 仍使用 mpg 数据集, 其中用到的变量是 class, 即生产汽车的类型,以及 year 生产年份。下面的条形图是将各类型的汽车数量 进行汇集,并以年份作为分组变量。我们首先载入扩展包,然后用频数表对数据 进行大致的了解,最后绘制了四种条形图。

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<+ +

geom_bar(position='fill')p + geom_bar(position='identity',alpha=0.3)

可以看到 dodge 方式是将不同年份的数据并列放置;stack 方式是将不同年 份数据堆叠放置, 这也是 geom_bar 的默认处理方式; fill 方 式和 stack 类似, 但 Y 轴不再是计数,而是以百分比显示;identity 方式是不做任何改变直接显 示出来,所以需要设置透明度才能看得清楚。

geom_bar 是绘制条状几何对象,所以也可以用不经汇集的原始数据进行绘

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geom_text(aes(label=y),hjust=0.5, scale_y_continuous(limits=c(-3.8,4.2))+ 率%')+ opts(title = "美国 GDP 增长率")

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