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R：具有n个组的条形图，其堆叠2个值

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我需要生成 barplot ，其中包含以下内容：

I have a csv file with columns: Category Reason Time Value

  • 类别有7个可能的名字（c1 ... c7）

  • Reason有8个可能的名字（n1 ... n8）

  • 时间有2个可能的名字（T1，T2）

  • 值是时间值

示例数据集：

Category    Reason  Time    Value
C1  R1  T1  1
C2  R1  T2  2
C1  R2  T1  3
C2  R2  T2  4
C1  R3  T1  8
C2  R3  T2  0

What i want to achieve: 一个条形图，由3组（即每个REASON一组）组成，其中每组由2个堆叠条组成（即每个CATEGORY的条形图），其中每个条形图描绘其顶部的T1和T2 .

我想我需要类似于R: bar plot with two groups, of which one is stacked的东西，但不幸的是我对R来说很新 .

Similar to this picture, which has in terms of my example:

  • 5个类别

  • 3个理由

  • 4倍的值

  • ％作为时间值

Example

任何帮助表示赞赏 .

r bar-chart

2 回答

  • 0

    我将向您介绍R中的 ggplot 包，它可以为您提供更好的可视化问题的方法 . 即使它无法解决您当前的问题， ggplot 也是最容易在R中开始可视化的方法 .

    首先是代码：

    library 将加载 ggplot 和 scales 包

    library(ggplot2)
library(scales)

    生成虚拟数据集

    df = expand.grid(factor(c("C1","C2","C3","C4","C5","C6","C6","C8")),
                 factor(c("R1","R2","R3","R4","R5","R6","R7")),
                 factor(c("T1","T2")))

    在x轴上绘制 Category ，在y轴上绘制 Value ，将 Time 绘制为需要 geom_bar() 的堆积条 . ggplot 可以使用 facets ，而不是在条形图本身上进行分组，从而产生更清晰的结果 . scale_y_continuous() 将您的y轴转换为百分比 .

    ggplot(data = df, aes(x=Reason, y=Value, fill = Time)) + 
  geom_bar(stat='identity') + 
  facet_wrap(~Category) +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "white"))

    enter image description here

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  • 0

    你介意共享.csv文件的某个版本吗？没有它我的猜测看起来像这样......

    p_csv <- read.table(file.csv, header = T, sep = ",")

library(ggplot2)
#using mtcars 
ggplot(data = mtcars, aes(x = as.factor(cyl))) +
geom_bar(aes(fill = as.factor(gear)))

    如果我能看到一些测试数据，我很乐意帮助更多:)

    仍然不是100％你正在尝试用时间值做什么，但这可能就足够了 . 我稍微调整了您的样本数据，因此时间和类别并不总是同步 .

    df <- data.frame("category" = c("C1", "C2", "C1", "C2", "C1", "C2"),
             "reason" = c("R1", "R1", "R2", "R2", "R3", "R3"),
             "time" = c("T1", "T1", "T1", "T2", "T2", "T2"),
             "value" = c(1,2,3,4,8,0))

ggplot(data = df, aes(x = as.factor(reason), y = value)) +
geom_bar(aes(fill = as.factor(category)), stat = "identity") +
facet_grid(~time)
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