2021.4.26
持续更新中。。。
参考：《R数据可视化手册》、学术数据分析及可视化
1. 简单条形图
BOD
str(BOD)
ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) +
#设置条形图的形式、填充色、变宽色和宽带
geom_bar(stat="identity", fill="lightblue",
colour="black", width=0.5)+
#设置标签、垂直距离
geom_text(aes(label=demand), vjust=-0.2)
##x轴为离散型变量，X轴的变化
##ggplot(BOD, aes(x=factor(Time), y=demand)) + geom_bar(stat = "identity")
判断x轴变量是连续性还是因子型很重要
条形图中stat = 'identity'不能少！
2. 单个条形图添加误差线
ce <- subset(cabbage_exp, Cultivar == "c39")
ggplot(ce, aes(x = Date, y = Weight))+
geom_bar(stat = "identity", fill = "white", color = "black")+
#添加误差线，设置误差线大小
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se),width=0.2)
3. 簇状条形图添加误差线
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+
#设置条形图堆叠方式
geom_bar(stat="identity", position="dodge")+
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se,ymax=Weight+se),
position=position_dodge(0.9),width=0.2)
绘制簇状条形图时，需要用
position = "dodge"来避免条形图堆积
4. 堆积条形图
#设置条形图基本信息
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar),
order=desc(Cultivar))+
geom_bar(stat="identity")
##调整图例的顺序
##guides(fill=guide_legend(revers=TRUE))
order = desc()可以调整条形图的堆叠顺序
5. 绘制百分比堆积条形图
library(plyr)
cabbage_exp
##将每组条形对应的数据标准化为100%格式
ce <- ddply(cabbage_exp, "Date", transform,
percent_weight=Weight/sum(Weight)*100)
ggplot(ce, aes(x=Date, y=percent_weight, fill=Cultivar))+
geom_bar(stat="identity")
