R语言绘制常见的4种直方图

Posted 数据小兵

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言绘制常见的4种直方图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


对于连续数据,通过直方图来观察分布状态。小兵今天用R语言的ggplot2包上机练习制作几种常见的直方图。


数据源:雇员数据employee
本号后台回复【雇员】下载数据,欢迎读者朋友自行实践。


1.简单直方图


目标:考察初始薪资数据分布。

ggplot(data=employee,aes(salbegin))+geom_histogram()


R语言绘制常见的4种直方图


这是ggplot2默认的配色风格,接下来修改一下柱图的边框颜色、填充颜色,填充色的透明度,让直方图看起来好看一些。

ggplot(data=employee,aes(x=salbegin))+geom_histogram(fill="red",color="black",alpha=0.3)


R语言绘制常见的4种直方图


2.概率密度曲线直方图


目标:考察初始薪资数据分布,附加概率密度曲线。


ggplot(data=employee,aes(x=salbegin))+geom_histogram(aes(y=..density..),colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="red")


R语言绘制常见的4种直方图


3.分组直方图


目标:考察不同性别初始薪资数据分布。以性别为分组变量,不同性别不同颜色进行区分。


p <- ggplot(data=employee,aes(x=salbegin,fill=gender))p+geom_histogram(alpha=0.4,position = "identity")


R语言绘制常见的4种直方图


4.面板直方图


目标:考察不同性别初始薪资数据分布。以性别为面板变量,不同性别不同面板独立出图。


ggplot(data=employee,aes(salbegin))+geom_histogram()+facet_grid(.~gender)



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