ggplot2柱状图进阶画法
首先导入需要的包：
library (ggplot2)
library(cowplot)#将图片组合在一起
library(gcookbook)#数据集
library(plyr)#后面用到ddply函数首先从最简单的柱状图画起，以数据集BOD为例
> BODTime demand
1 1 8.3
2 2 10.3
3 3 19.0
4 4 16.0
5 5 15.6
6 7 19.8p1 <- ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+geom_bar(stat = "identity")
p1
注意这里要加stat = "identity"
这样显示感觉不太美观，我们可以在横坐标上做文章，利用factor函数稍作调整
p2 <- ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),y=demand))+geom_bar(stat = "identity")
p2
这样就会自动隐藏第六列，而且横坐标也不是连续型而是离散的数值
下面演示另一种情况，统计某一品类出现的次数该怎么办，以mpg数据集为例
> mpg
# A tibble: 234 x 11manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class <chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr> 1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p compact2 audi a4 1.8 1999 4 manual(m5) f 21 29 p compact3 audi a4 2 2008 4 manual(m6) f 20 31 p compact4 audi a4 2 2008 4 auto(av) f 21 30 p compact5 audi a4 2.8 1999 6 auto(l5) f 16 26 p compact6 audi a4 2.8 1999 6 manual(m5) f 18 26 p compact7 audi a4 3.1 2008 6 auto(av) f 18 27 p compact8 audi a4 quattro 1.8 1999 4 manual(m5) 4 18 26 p compact9 audi a4 quattro 1.8 1999 4 auto(l5) 4 16 25 p compact
10 audi a4 quattro 2 2008 4 manual(m6) 4 20 28 p compact
# ... with 224 more rowsp3 <- ggplot(mpg,aes(manufacturer))+geom_bar()#每种品牌车的数量
p3
那么如何给柱状图调色呢
p4 <- ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),y=demand))+geom_bar(stat = "identity",fill = "lightblue",#填充颜色为浅蓝色colour = "black")#边框颜色为黑色
p4
有时我们的数据并不只有一类数据，而是有多个，那么我们怎么才能更好的描绘出这类数据呢，下面我将演示两种情形，以cabbage_exp数据集为例
#这里面有两个品种的卷心菜c39 c52，分别对应三个日期
> cabbage_expCultivar Date Weight sd n se
1 c39 d16 3.18 0.9566144 10 0.30250803
2 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171
3 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410
4 c52 d16 2.26 0.4452215 10 0.14079141
5 c52 d20 3.11 0.7908505 10 0.25008887
6 c52 d21 1.47 0.2110819 10 0.06674995堆叠柱状图
p5 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity",position = position_stack(reverse = T))
p5
p5.1 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity",position = position_stack(reverse = F))
p5.1
注意看区别，这里在geom_bar()中添加参数 position = position_stack(reverse = T)可以改变上下位置
当然还有另一种表示方式，利用双柱分别表示每一类别，下面展示这样该如何画
p6 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")
p6
在cabbage_exp数据集中，如果d21只有品种c39的数据用以上的方法会得到这样一个图
ca <- cabbage_exp[1:5,]#将最后一行数据删除
p7 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")
p7
显然在这种情况下要想保证美观可以在最后加上一行NA
ca <- cabbage_exp[1:5,]
ca <- edit(ca)
p8 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity" ,position="dodge")
p8
如何展示一个数据集中各类包含的数量，以diamonds为例
summary(diamonds)#可以看到，cut有五个类，下面我们展示每一类的包含多少个样本
p9 <- ggplot(diamonds,aes(cut))+geom_bar()
p9
利用柱状图展示样本中carat的分布
p10 <- ggplot(diamonds,aes(carat))+geom_bar()
p10
#等价于
ggplot(diamonds,aes(carat))+geom_histogram()
在分类数据中如何调色，以uspopchange数据集为例
#以uspopchange数据集为例,取变化最大的前十个州
df1 <- subset(uspopchange,rank(Change)>40)
p11 <- ggplot(df1,aes(x=Abb,y=Change,fill=Region))+geom_bar(stat = "identity")+scale_fill_manual(values = c("skyblue","green"))#这里也可以用取色器取，输入色号
p11
这里用到的函数为scale_fill_manual(values = c("颜色1","颜色2"))
如果我们想让上面这个图以change为度量递增显示，该怎么实现呢
p12 <- ggplot(df1,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+geom_bar(stat = "identity")+scale_fill_manual(values = c("blue","green"))
p12涉及函数reorder(x,values):对x以values升序排序
如果数据中有正有负，怎么对数据正负以不同的颜色显示呢？
city <- c("北京","上海","南京","广州","深圳","哈尔滨","青岛","兰州")
value <- c(150,100,-95,120,30,-60,85,75)
df2 <- data.frame(city = city,value = value)
p13 <- ggplot(data = df2,mapping = aes(x = city, y = value))+geom_bar(stat = "identity",fill = ifelse(df2$value>0,"pink","skyblue"))
p13加一个ifelse语句来控制颜色
或者用以下方法：
df2$pos <- value>=0
df2
> df2city value pos
1 北京 150 TRUE
2 上海 100 TRUE
3 南京 -95 FALSE
4 广州 120 TRUE
5 深圳 30 TRUE
6 哈尔滨 -60 FALSE
7 青岛 85 TRUE
8 兰州 75 TRUE
p14 <- ggplot(data = df2,mapping = aes(x = city, y = value,fill = pos))+geom_bar(stat = "identity",position = "identity")+scale_fill_manual(values = c("pink","skyblue"),guide="none")#guide="none":去除图例
p14scale_fill_manual()函数里的guide="none",读者可以尝试一下如果不加会怎样
如何调整柱子的宽度？
p15 <- ggplot(pg_mean,aes(x=group,y=weight))+geom_bar(stat = "identity",width = 0.5)
p15
p16 <- ggplot(pg_mean,aes(x=group,y=weight))+geom_bar(stat = "identity",width = 0.8)
p16#对比
cowplot::plot_grid(p15,p16,nrow = 1)在geom_bar()中加上width=？，即柱子宽度
如何调整双变量情形下柱子之间的间隙
p17 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.6),width = 0.5)+ggtitle("p17")
p17
如果在堆叠柱状图中不显示原有的数值而是显示比例，例如在cabbage_exp中显示每一天中c39品种和c52品种所占比例的情况该怎么处理
这里需要先计算出来c39在d16这天的比例，以此类推，然后将这个比例作为新的一列，需要用到plyr包里的ddply函数
简单说一下ddply()函数用法 ，个人理解：
ddply(data, variables, fun = NULL, ...)
data表示数据集
variables为分组字段
fun为需要向各组数据应用的函数例如：
> cabbage_expCultivar Date Weight sd n se 1 c39 d16 3.18 0.9566144 10 0.30250803 2 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171 3 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410 4 c52 d16 2.26 0.4452215 10 0.14079141 5 c52 d20 3.11 0.7908505 10 0.25008887 6 c52 d21 1.47 0.2110819 10 0.06674995ddply(cabbage_exp,"Date",#以Date为分类依据transform,#作用：为原数据框添加新的列，改变原变量列的值，还可通过赋值NULL删除列变量。percentage=Weight/sum(Weight)*100)#增加新列percentageresult: Cultivar Date Weight sd n se percentage 1 c39 d16 3.18 0.9566144 10 0.30250803 58.45588 2 c52 d16 2.26 0.4452215 10 0.14079141 41.54412 3 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171 47.37733 4 c52 d20 3.11 0.7908505 10 0.25008887 52.62267 5 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410 65.08314 6 c52 d21 1.47 0.2110819 10 0.06674995 34.91686ddply(cabbage_exp,"Date",#以Date为分类依据summarise,#summarise函数s=sum(Weight))#增加新列sresult:Date s 1 d16 5.44 2 d20 5.91 3 d21 4.21
ca <- ddply(cabbage_exp,"Date",transform,percentage=Weight/sum(Weight)*100)
p18 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=percentage,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity",width = 0.7)
p18
调个色：
p19 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=percentage,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity",width = 0.7,colour="black")+guides(fill=guide_legend(reverse = F))+#图例上下位置是否颠倒scale_fill_brewer(palette="Pastel1")#palette:调色板
p19
在柱上标上数字
p20 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=interaction(Date,Cultivar),y=Weight))+geom_bar(stat = "identity")+geom_text(aes(label=Weight),#将weight赋值给每一列vjust=1.2,#位置参数colour="white",#颜色size=3.5)#字体大小
p21 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=interaction(Date,Cultivar),y=Weight))+geom_bar(stat = "identity")+geom_text(aes(label=Weight),#将weight赋值给每一列vjust=-.2)#位置参数
p22 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=interaction(Date,Cultivar),y=Weight))+geom_bar(stat = "identity")+geom_text(aes(y=Weight+0.1,#文字高度比柱子高0.1 【推荐用此方法】label=Weight))#interaction函数作用
interaction(c("A","B"),c("a","b"))
[1] A.a B.b
Levels: A.a B.a A.b B.b
在组合情况下加上标注：
ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity",position = "dodge")+geom_text(aes(label=Weight),vjust=1.5,colour="white",position = position_dodge(0.9))注意：这里在geom_text()中要加上position = position_dodge(0.9)，不然显示的标注在同一条线上可以适当调整参数观察其区别
堆叠图中加上数字标注：
p23 <- ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity")+geom_text(aes(label=Weight))
p23
显然这样并不美观，我们可以对原始数据加以处理，在进行绘图
ca <- arrange(cabbage_exp,Cultivar,Date)#arrange(data.frame,主序,次序)
ca <- ddply(ca,"Date",transform,pos=cumsum(Weight))#cumsum累加
ca
> caCultivar Date Weight sd n se pos
1 c39 d16 3.18 0.9566144 10 0.30250803 3.18
2 c52 d16 2.26 0.4452215 10 0.14079141 5.44
3 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171 2.80
4 c52 d20 3.11 0.7908505 10 0.25008887 5.91
5 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410 2.74
6 c52 d21 1.47 0.2110819 10 0.06674995 4.21p24 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity",position = position_stack(reverse = T))+geom_text(aes(y=pos,label=Weight),vjust=1.5)
p24
也可以加上单位：
p25 <- ggplot(ca,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_bar(stat = "identity",position = position_stack(reverse = T))+geom_text(aes(y=pos,label=paste(Weight,"kg")),vjust=1.5)
p25这里利用paste函数，将数值和“kg”连接起来
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