使用 colnames 的长格式
Long form using colnames
假设我有以下数据
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
> data
num1 freq1 freq2 freq3 totfreq
A 4 4 4 4 4
B 1 2 3 4 4
C 1 2 4 4 4
D 3 2 4 1 4
E 4 4 4 4 5
我正在尝试绘制分组条形图。两者的 x 轴应该是我的变量 A:E，y 是每个字母的 freq1、freq2、freq3 的值。我还需要保留按 totfreq.
中的值绘制变量 A:E 的能力
我知道我需要转换为长格式，但我在设置数据时遇到了问题。不知何故我需要 A, B, C, D, E 需要堆叠成一列，另一列堆叠 freq1, freq2、freq3、totfreq，然后是包含值的最后一列。有什么建议可以实现吗？
我希望最好在 plotly 中绘图，但 ggplot 也可以
首先，您有一个矩阵，但可能需要一个数据框。将其设为 tibble 会删除行名称，这是存储字母的位置，因此
as.data.frame(data) %>% rownames_to_column("id")
将为您提供一个包含 id 列字母的数据框。
您想通过收集所有 freq 列将此数据放入长格式。然后我添加了一个列，给出了观察的类型；这不是必需的，但由于您说您想轻松过滤两种类型中的一种——组 freq1 等，或 totfreq——这是我经常使用的方便设置。
library(tidyverse)
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
data_long <- as.data.frame(data) %>%
rownames_to_column("id") %>%
gather(key = var, value = value, freq1:totfreq) %>%
mutate(type = ifelse(var == "totfreq", "total", "by_group"))
head(data_long)
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 freq1 4 by_group
#> 2 B 1 freq1 2 by_group
#> 3 C 1 freq1 2 by_group
#> 4 D 3 freq1 2 by_group
#> 5 E 4 freq1 4 by_group
#> 6 A 4 freq2 4 by_group
使用 type 列，按类型过滤绘图非常容易。这将使您可以将过滤后的数据框通过管道传输到 ggplot 之类的内容中，或者为您提供一个列以用于分面或映射到美学上。
# for grouped bar chart
data_long %>% filter(type == "by_group")
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 freq1 4 by_group
#> 2 B 1 freq1 2 by_group
#> 3 C 1 freq1 2 by_group
#> 4 D 3 freq1 2 by_group
#> 5 E 4 freq1 4 by_group
#> 6 A 4 freq2 4 by_group
#> 7 B 1 freq2 3 by_group
#> 8 C 1 freq2 4 by_group
#> 9 D 3 freq2 4 by_group
#> 10 E 4 freq2 4 by_group
#> 11 A 4 freq3 4 by_group
#> 12 B 1 freq3 4 by_group
#> 13 C 1 freq3 4 by_group
#> 14 D 3 freq3 1 by_group
#> 15 E 4 freq3 4 by_group
# for total freqs
data_long %>% filter(type == "total")
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 totfreq 4 total
#> 2 B 1 totfreq 4 total
#> 3 C 1 totfreq 4 total
#> 4 D 3 totfreq 4 total
#> 5 E 4 totfreq 5 total
由 reprex package (v0.2.0) 创建于 2018-05-17。
首先，您必须格式化数据以便对其进行处理，然后让 ggplot2 发挥作用。
找到下面的代码并输出图表：
library(dplyr) #To use mutate
library(ggplot2)
library(reshape2) #To use melt
library(plotly)
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data2=names(data)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
data=data.frame(data)
#Because mutate only works for data.frame not matrix
data=mutate(data,names=data2)%>%select("freq1","freq2","freq3","freq3","totfreq","names")
# Adding names and removing num1
meltdata=melt(data,id.vars="names")
#Because we need melted data to perform
#Graph 1 (colourless and boring)
Graph1=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value))+geom_col()+facet_wrap(~variable)
#Graph 2 (Cool one)
Graph2=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position="stack")
#Graph 3 is the best I guess
meltdata=mutate(meltdata,xval=1)
Graph3=ggplot(meltdata,aes(x=xval,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position = position_stack(vjust = 0.5))+
facet_grid(~names)+theme(panel.background = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
Graph3
#If you like plotly so much then just use it by passing ggplot variable, But ggplot is better if you ask me
ggplotly(Graph1)
ggplotly(Graph2)
ggplotly(Graph3)
假设我有以下数据
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
> data
num1 freq1 freq2 freq3 totfreq
A 4 4 4 4 4
B 1 2 3 4 4
C 1 2 4 4 4
D 3 2 4 1 4
E 4 4 4 4 5
我正在尝试绘制分组条形图。两者的 x 轴应该是我的变量 A:E，y 是每个字母的 freq1、freq2、freq3 的值。我还需要保留按 totfreq.
A:E 的能力
我知道我需要转换为长格式，但我在设置数据时遇到了问题。不知何故我需要 A, B, C, D, E 需要堆叠成一列，另一列堆叠 freq1, freq2、freq3、totfreq，然后是包含值的最后一列。有什么建议可以实现吗？
我希望最好在 plotly 中绘图，但 ggplot 也可以
首先，您有一个矩阵，但可能需要一个数据框。将其设为 tibble 会删除行名称，这是存储字母的位置，因此
as.data.frame(data) %>% rownames_to_column("id")
将为您提供一个包含 id 列字母的数据框。
您想通过收集所有 freq 列将此数据放入长格式。然后我添加了一个列，给出了观察的类型；这不是必需的，但由于您说您想轻松过滤两种类型中的一种——组 freq1 等，或 totfreq——这是我经常使用的方便设置。
library(tidyverse)
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
data_long <- as.data.frame(data) %>%
rownames_to_column("id") %>%
gather(key = var, value = value, freq1:totfreq) %>%
mutate(type = ifelse(var == "totfreq", "total", "by_group"))
head(data_long)
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 freq1 4 by_group
#> 2 B 1 freq1 2 by_group
#> 3 C 1 freq1 2 by_group
#> 4 D 3 freq1 2 by_group
#> 5 E 4 freq1 4 by_group
#> 6 A 4 freq2 4 by_group
使用 type 列，按类型过滤绘图非常容易。这将使您可以将过滤后的数据框通过管道传输到 ggplot 之类的内容中，或者为您提供一个列以用于分面或映射到美学上。
# for grouped bar chart
data_long %>% filter(type == "by_group")
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 freq1 4 by_group
#> 2 B 1 freq1 2 by_group
#> 3 C 1 freq1 2 by_group
#> 4 D 3 freq1 2 by_group
#> 5 E 4 freq1 4 by_group
#> 6 A 4 freq2 4 by_group
#> 7 B 1 freq2 3 by_group
#> 8 C 1 freq2 4 by_group
#> 9 D 3 freq2 4 by_group
#> 10 E 4 freq2 4 by_group
#> 11 A 4 freq3 4 by_group
#> 12 B 1 freq3 4 by_group
#> 13 C 1 freq3 4 by_group
#> 14 D 3 freq3 1 by_group
#> 15 E 4 freq3 4 by_group
# for total freqs
data_long %>% filter(type == "total")
#> id num1 var value type
#> 1 A 4 totfreq 4 total
#> 2 B 1 totfreq 4 total
#> 3 C 1 totfreq 4 total
#> 4 D 3 totfreq 4 total
#> 5 E 4 totfreq 5 total
由 reprex package (v0.2.0) 创建于 2018-05-17。
首先，您必须格式化数据以便对其进行处理，然后让 ggplot2 发挥作用。
找到下面的代码并输出图表：
library(dplyr) #To use mutate
library(ggplot2)
library(reshape2) #To use melt
library(plotly)
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)
data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data2=names(data)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")
data=data.frame(data)
#Because mutate only works for data.frame not matrix
data=mutate(data,names=data2)%>%select("freq1","freq2","freq3","freq3","totfreq","names")
# Adding names and removing num1
meltdata=melt(data,id.vars="names")
#Because we need melted data to perform
#Graph 1 (colourless and boring)
Graph1=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value))+geom_col()+facet_wrap(~variable)
#Graph 2 (Cool one)
Graph2=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position="stack")
#Graph 3 is the best I guess
meltdata=mutate(meltdata,xval=1)
Graph3=ggplot(meltdata,aes(x=xval,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position = position_stack(vjust = 0.5))+
facet_grid(~names)+theme(panel.background = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
Graph3
#If you like plotly so much then just use it by passing ggplot variable, But ggplot is better if you ask me
ggplotly(Graph1)
ggplotly(Graph2)
ggplotly(Graph3)