R语言数据可视化1—ggplot2画柱状图

目的:将已有的业务表(csv格式),导入到Rstudio中。根据“开始时间”,按月份统计出业务量。画出下图。(注:我选择的业务表中只有1、2、3月的数据)

开始吧!!!

1.加载csv格式的数据表,并查看字段名:

##加载数据
khsx <-read.csv("khsx.csv",header = TRUE)
names(khsx)##查看列名

2.加载将要使用的包

##加载包
library(ggplot2) ##画图用的包
library(lubridate) ##提取时间字段月份的包
library(ggthemes)  ##样式主题包

3.数据整合,统计出作图的数据集

##根据月份统计业务量
len<-aggregate(开始时间~factor(month(开始时间)),khsx,length)
##重命名数据框"len"的列名称。
names(len)[1:2]<-c("月份","业务量")

4.作图

##画图
ggplot(len,aes(月份,业务量,fill=月份))+  ##ggplot2的数据层和映射层(单有此层无图)
  geom_bar(position = "dodge",stat = "identity",width = 0.5)+ ##ggplot2的几何图像层(至少要到这一层)
  theme_economist() ##ggplot2的主题层

上面代码解释:在ggplot2中, 所接受的数据集必须为数据框(data.frame)格式, 如上面的"len"数据集,aes(行,列,fill=月份),fill部分为按月份填充默认颜色。

通过 "+"号来连接图层。geom_bar表示画柱状图,position = "dodge"意思为将柱子并列放置,stat是指统计变换;stat=‘identity‘是指不进行统计变换即业务量就是纵。

结束!!!

所使用包的知识讲解:

1.处理时间字段

提取月份,日,年份数字使用了lubridate包

1 library(lubridate)
2 d<-c("2012-1-10","2013-5-9","2014-6-25")
3 year(d)
4 month(d)
5 day(d)

时间: 2024-10-07 13:41:56

R语言数据可视化1—ggplot2画柱状图的相关文章

第四篇:R语言数据可视化之折线图、堆积图、堆积面积图

前言 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果: 向折线

R语言数据可视化之散点图

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 回到顶部 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: 1 2 3 4 # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) +   # 散点图

第三篇:R语言数据可视化之条形图

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

第五篇:R语言数据可视化之散点图

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

第二篇:R语言数据可视化之数据塑形技术

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

《美团 R 语言数据运营实战》

美团 R 语言数据运营实战 2018年08月02日 作者: 喻灿 刘强 文章链接 3689字 8分钟阅读 一.引言 近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive.Spark.Kylin.Impala.Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配.在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键. 在数据从后台走向前台的过程中,数据展示是最后一步关键环节.与冰冷的表

R语言数据操作之apply系列

1 ###################R语言中apply类型问题 2 data<-data.frame(x=c(1,2,3,4),y=c(2,3,4,5),z=c(5,6,7,8)) 3 apply(data,2,mean)##apply针对数据框 4 lapply(data,mean)##lapply针对list,当然对dataframe也有效 5 data1<-list(a=1:10,b=exp(-3:3),c=c(FALSE,FALSE,FALSE)) 6 lapply(data1,

R语言数据合并使用merge数据追加使用rbind和cbind

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R语言数据去重

R语言常用的去重命令有unique duplicated unique主要是返回一个把重复元素或行给删除的向量.数据框或数组 > x <- c(3:5, 11:8, 8 + 0:5)> x [1]  3  4  5 11 10  9  8  8  9 10 11 12 13> unique(x)[1]  3  4  5 11 10  9  8 12 13> unique(x, fromLast = TRUE)[1]  3  4  5  8  9 10 11 12 13