geom_bar()函数绘制条形图

Posted 2023-05-01

参考技术A 使用geom_bar()函数绘制条形图，条形图的高度通常表示两种情况之一：每组中的数据的个数，或数据框中列的值，高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的，stat在geom_bar()函数中有两个有效值：count和identity。默认情况下，stat="count"，这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数，并且，它与映射到y的图形属性不相容，所以，当设置stat="count"时，不能设置映射函数aes()中的y参数。如果设置stat="identity"，这意味着条形的高度表示数据数据的值，而数据的值是由aes()函数的y参数决定的，就是说，把值映射到y，所以，当设置stat="identity"时，必须设置映射函数中的y参数，把它映射到数值变量。

geom_bar()函数的定义是：

参数注释：

关于stat参数，有三个有效值，分别是count、identity和bin：

stat="identity"，表示不要计数，而是就使用数据本身作为频数。

按值重新排序 geom_bar ggplot2 中的条形图

【中文标题】按值重新排序 geom_bar ggplot2 中的条形图

【英文标题】：Reorder bars in geom_bar ggplot2 by value

【发布时间】：2021-11-21 14:30:45

【问题描述】：

我正在尝试制作一个条形图，其中的情节从miRNA 最高value 到miRNA 最低。为什么我的代码不起作用？

> head(corr.m)

        miRNA         variable value
1    mmu-miR-532-3p      pos     7
2    mmu-miR-1983        pos    75
3    mmu-miR-301a-3p     pos    70
4    mmu-miR-96-5p       pos     5
5    mmu-miR-139-5p      pos    10
6    mmu-miR-5097        pos    47

ggplot(corr.m, aes(x=reorder(miRNA, value), y=value, fill=variable)) + 
  geom_bar(stat="identity")

【参考方案1】：

您的代码工作正常，除了条形图是从低到高排序的。当你想从高到低排序时，你必须在value之前添加一个-sign：

ggplot(corr.m, aes(x = reorder(miRNA, -value), y = value, fill = variable)) + 
  geom_bar(stat = "identity")

给出：

---

使用的数据：

corr.m <- structure(list(miRNA = structure(c(5L, 2L, 3L, 6L, 1L, 4L), .Label = c("mmu-miR-139-5p", "mmu-miR-1983", "mmu-miR-301a-3p", "mmu-miR-5097", "mmu-miR-532-3p", "mmu-miR-96-5p"), class = "factor"),
                         variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "pos", class = "factor"),
                         value = c(7L, 75L, 70L, 5L, 10L, 47L)),
                    class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6"))

【讨论】：

由于某种原因它没有在我的情节中被订购

@user3741035 奇怪。您是在上面提供的示例数据集上还是在整个数据集上使用了它？

您使用的是哪个版本的 R & ggplot？您是否还可以提供一个更大的样本数据集（最好为variable 提供多个值）？

找到了解决方案：我加载了库（gplots），结果搞砸了

@maycca 它给了我正确的结果（在 OSX 10.10.4 / Windows 7、R 3.2.3 和 ggplot2 2.1.0 上）。也许你应该从一个新的会话开始？

【参考方案2】：

除了@Jaap 的回答之外，还有其他两种方式来安排情节：

1：使用desc 参数作为值：

ggplot(corr.m, aes(x = reorder(miRNA, desc(value)), y = value, fill = variable)) + 
   geom_bar(stat = "identity")

2：通过重新调整 miRNA 因子并省略 reorder 参数：

corr.m %>%
   arrange(desc(value)) %>%
   mutate(miRNA = factor(miRNA, levels = unique(miRNA))) %>% 
ggplot(aes(x = miRNA, y = value, fill = variable)) + 
   geom_bar(stat = "identity")