R语言绘制频度条形图及其美化
参考书籍：R数据可视化手册
1．使用ggplot()函数和geom_bar()绘制频度条形图
library(gcookbook)
upc<-subset(uspopchange,rank(Change)>40)
upc
ggplot(upc,aes(x=Abb,y=Change,fill=Region))+geom_bar(stat="identity")
uspopchange
频度条形图
2.使用scale_fill_manual（）或scale_fill_brewer（）函数重新修改颜色
#使用scale_fill_manual（）重新修改颜色，reorder()函数是对柱状图高度排序比按照字母顺序对分类变量排序，注：颜色映射设定是在aes()内部完成，而颜色重新设定是在aes() 外部完成
library(gcookbook)
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black")+
scale_fill_manual(values=c("#669933","#FFCC66"))+xlab("State")
#使用scale_fill_brewer（）重新修改颜色
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black")+
scale_fill_brewer(palette="Greens")+xlab("State")
"#669933","#FFCC66"
palette="Greens"
备注：修改了柱高的顺序，reorder()函数将柱高排序混乱到有规律。
3. 使用geom_bar()函数调整条形宽度和条形间距
library(gcookbook)
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black",width=0.5)+
scale_fill_brewer(palette="Greens")+xlab("State")
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black",width=0.9)+
scale_fill_brewer(palette="Greens")+xlab("State")
Width=0.5
Width=0.9
备注：width该参数的默认值为0.9，值越大条形图越宽，值越小更窄。
4. 使用geom_text()函数添加数据标签
#数据标签在柱状图下方
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black",width=0.9)+
geom_text(aes(label=Change),vjust=1.5,colour="black",position=position_dodge(0.5),size=3)+
scale_fill_brewer(palette="Greens")+xlab("State")
#数据标签在柱状图上方
ggplot(upc,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region))+
geom_bar(stat="identity",colour="black",width=0.9)+
geom_text(aes(label=Change),vjust=-1.5,colour="black",position=position_dodge(0.5),size=3)+
scale_fill_brewer(palette="Greens")+xlab("State")
Vjust=1.5
vjust=-1.5
R语言绘制正负条形图及着色
参考书籍：R数据可视化手册
1. 使用ggplot()函数和geom_bar()绘制正负条形图
library(gcookbook)
csub<-subset(climate,Source=="Berkeley"&Year>=1900)
csub$pos<-csub$Anomaly10y>=0
csub
ggplot(csub,aes(x=Year,y=Anomaly10y,fill=pos))+geom_bar(stat="identity",position= "identity")
原始数据
正负条形图
2. 使用scale_fill_manual（）函数进行着色
#使用参数对图形颜色进行调整，guide=FALSE可以删除图例
#修改边框颜色colour()和边框宽度size()
ggplot(csub,aes(x=Year,y=Anomaly10y,fill=pos))+geom_bar(stat="identity",position="identity",colour="black",size=0.25)+scale_fill_manual(values= c("#CCEEFF","#FFDDDD"),guide=FALSE)
ggplot(csub,aes(x=Year,y=Anomaly10y,fill=pos))+geom_bar(stat="identity",position="identity",colour="black",size=0.25)+scale_fill_manual(values= c("#CCEEFF","#FFDDDD"))
guide=FALSE
guide=TRUE
自我总结：
ggplot(data,aes(x=rdoeder(x,y),y,fill))函数其中ggplot（）中reorder参数可以对柱高重新排序
geom_bar()函数----绘制频度条形图，width可调整条形间距和宽度，
geom_text()函数---添加数据标签
scale_fill_brewer（palette=1）函数与scale_fill_manual（values =c("429","419")）函数----颜色设置
