R语言_ggplot2_Lv2_Bar

R语言_学习笔记

玩转高级的条形图（自己梦寐以求的）

• 怎样突破传统的条形图（只能绘制一个变量）

以前一直都以为条形图，只能绘制一个变量。时至今日，才恍然大悟。
The key point is "stat"。只要设置参数stat="identity"，就可以画出二维的条形图。

> upc <- subset(uspopchange,rank(Change)>40)
> ggplot(upc,aes(Abb,Change,fill=Region)) + geom_bar(stat="identity") + scale_fill_brewer(palette="Set2")

• 对于强迫症患者，总是希望条形图从左到右，依次递增或是依次递减。

> ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region)) + geom_bar(stat="identity") + scale_fill_brewer(palette="Pastel1") + labs(x="Abb")

• 对于强迫症患者，更是无法忍受下面这种情况的：

> ggplot(cabbage_exp,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity")

图例的颜色顺序和图形中的顺序居然相反，强迫症患者无法忍受。
just do it:

(1)、修改的是图例顺序---优先选择

> ggplot(cabbage_exp,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity") + guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))

因为此处的图例是关于fill的，所以就是fill=guide_legend(reverse=TRUE);若图例是color或shape或其它，对应起来就行了～

(2)、修改的是条形图的堆叠顺序

> library(plyr)
> ggplot(cabbage_exp,aes(Date,Weight,fill=Cultivar,order=desc(Cultivar))) + geom_bar(stat="identity")

• 绘制百分比条形图

> library(plyr)
> ce <- ddply(cabbage_exp,"Date",transform,percent_weight=Weight/sum(Weight)*100) #对数据集cabbage_exp，以Date为分组变量，对各组数据执行transform()。
> ggplot(ce,aes(Date,percent_weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity") + guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))

• 添加数据标签（早就想学的技能）

(1)、并列(dodge)的情形

> ggplot(cabbage_exp,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity",position="dodge") + geom_text(aes(label=Weight),vjust=1.5,color="white",position=position_dodge(0.9),size=4,fontface="bold.italic") 

(2)、堆叠(stack)的情形

> library(plyr)
> ji <- arrange(cabbage_exp,Date,Cultivar)  #排序
> ji <- ddply(ji,"Date",transform,label_y=cumsum(Weight))  #计算累积和
> ggplot(ji,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(y=label_y,label=Weight),vjust=1.5,color="white") + guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE))

• 不仅添加数据标签，还在数据标签后添加单位（更漂亮）

(1)、并列(dodge)的情形

> ggplot(cabbage_exp,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity",position="dodge") + geom_text(aes(label=paste(format(Weight,nsmall=2),"kg"),y=0.7*Weight),color="black",position=position_dodge(0.9),size=3) + scale_fill_brewer(palette="Pastel1") + ylim(0,max(cabbage_exp$Weight*1.05))

(2)、堆叠(stack)的情形

> library(plyr)
> j <- arrange(cabbage_exp,Date,Cultivar)  #排序
> j <- ddply(ji,"Date",transform,label_y=cumsum(Weight)-0.5*Weight)  
#不仅计算累积和，还计算y轴的位置，使得数据标签至于条形中部
> ggplot(j,aes(Date,Weight,fill=Cultivar)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(y=label_y,label=paste(format(Weight,nsmall=2),"kg")),color="black") + guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE)) + scale_fill_brewer(palette="Pastel1")

使用paste()函数是为了给数据标签添加单位。
使用format()函数是为了让每一个数据标签都具有相同的精确度。

• Cleveland点图

(1)、生肉

>tophit <- tophitters2001[1:25,]
> ggplot(tophit,aes(avg,name)) + geom_point()

(2)、用分组火柴杆图来烤

> nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)]
> tophit$name <- factor(tophit$name,levels=nameorder)
> ggplot(tophit,aes(avg,name)) + geom_point(size=2,aes(color=lg),shape=8) + geom_segment(aes(yend=name),xend=0,color="olivedrab3") + theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank(),panel.background=element_rect(fill="white",colour="gray50"),axis.text.y=element_text(size=12,face="bold"),axis.text.x=element_text(size=12,face="bold")) + scale_color_brewer(palette="Set1") +guides(color=guide_legend(reverse=TRUE))

(3)、用分面火柴杆图来烤

> ggplot(tophit,aes(avg,name)) + geom_point(size=2,aes(color=lg),shape=8) + geom_segment(aes(yend=name),xend=0,color="olivedrab3") + theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank(),panel.background=element_rect(fill="white",colour="gray50"),axis.text.y=element_text(size=12,face="bold"),axis.text.x=element_text(size=12,face="bold")) + scale_color_brewer(palette="Set1") + facet_grid(lg~.,scales="free_y",space="free")