title: "R painting"
author: "Linxin"
date: '2022-07-28'
output: html_document

林鑫的R painting

利用箱线图探究两个季度猪场母猪的分娩情况。

画箱线图用了两种方法，分别是boxplot和ggpolt2

1. boxplot是相对简单且内置于R的画箱线图的方式，如果有多组的自变量值，直接带入即可，但是有多个分类变量时，就显得很麻烦，经常出现多一个品种就报错的现象。
2. ggplot2是一个强大的绘图包，可以完成很多种绘画方式，有多个分类变量时，也非常好带入，但是他与boxplot的输入逻辑不同。
3. 为了带入Rstudio而给Excel数据做处理时，boxplot和ggplot2所需要做的处理不同

采用boxplot创建箱线图

代码

library(readxl)
mtcars <- read_excel("D:/木薯/xuexir/changbai.xlsx")

boxplot(mtcars$健子,mtcars$弱子,mtcars$死胎,mtcars$畸形,mtcars$木乃伊,mtcars$总重,main="箱线图",ylab ="value",names=c("健子","弱子","死胎","畸形","木乃伊","总重"),col=c("red","yellow","blue"))

绘图

changbai.png

采用ggplot2创建箱线图

代码

library(readxl)
library(ggplot2)
df<-read_excel("D:/木薯/xuexir/ceshi2.xlsx")
df
ggplot(df,aes(x=胎儿,y=value,fill=品种))+geom_boxplot()

绘图

youhua2.png

很明显的看出，采用ggplot2包进行画图时可以很轻易的填充分类变量。

update

经检查发现，场内长白母猪和大白母猪的存在数量上的差异，上图也只是为了分别看总体的情况，并不能成为猪场比较这两个品种生产性能的指标。

现长白大白各抽出24例样本进行对比，可以看出此猪场的长白与大白猪和市面上的长白与大白猪的生产性能还是很吻合的(长白猪的生产性能普遍较优于大白猪）。

duibiA.png	duibiB.png