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如何制作每个X轴项目有两个值的垂直条形图

charts dplyr ggplot2 r

Tim Wilcox · 技术社区 · 3 年前

下面是到目前为止所做的示例数据和操作。为了说明上下文,我用代码和标题显示了某些行业。接下来是三个时段(第一、第二、第三)。它们分别代表2020-02-01、2020-04-01和2021-07-01,但为了便于处理,我将它们重命名。我们的目标是制作一个从左到右的垂直条形图,每个行业都有一个条形图,显示与每个行业相关的下降和复苏价值。所以每个行业2个,总共8个。因此,对于total Nofarm,两条钢筋相邻,而不是堆叠在一起。

当我这样做时,我得到一个关于“error:stat_count()只能有一个x或y值”的错误下面是我用来创建此图表的代码。有没有关于如何避免这个错误的想法?

library(dplyr)
library(ggplot2)

seriescode <- c(00,11,22,23)
seriestitle <-c("Total Nonfarm","Mining","Utilities","Construction")
first <- c(100,20,32,44)
second <- c(95,17,25,30)
third <- c(98,18,26,33)


bartest <-data.frame(seriescode,seriestitle,first,second,third)


bartest <- bartest %>% mutate(Decline = first - second)
bartest <- bartest %>% mutate(Recovery = third-second)

bartest <- bartest %>% pivot_longer(cols = Decline:Recovery, names_to = "change_type", values_to = "change")


chart4 <- bartest %>%ggplot(aes(x=seriestitle,y=change, fill = change_type))+geom_bar()+labs(x="Industry",y="Net Change")+scale_y_continuous(labels = comma)+ggtitle("Decline and Recovery by Industry")

2 回复 | 直到 3 年前

danlooo 3 年前

library(tidyverse)

seriescode <- c(00,11,22,23)
seriestitle <-c("Total Nonfarm","Mining","Utilities","Construction")
first <- c(100,20,32,44)
second <- c(95,17,25,30)
third <- c(98,18,26,33)


bartest <-data.frame(seriescode,seriestitle,first,second,third)


bartest <- bartest %>% mutate(Decline = first - second)
bartest <- bartest %>% mutate(Recovery = third-second)
bartest <- bartest %>% pivot_longer(cols = Decline:Recovery, names_to = "change_type", values_to = "change")

bartest %>%
  ggplot(aes(seriestitle, change, fill = change_type)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

^{于2021-09-08年由

reprex package

(v2.0.1)}

Vinícius Félix 3 年前

你需要使用 geom_col geom_bar ,原因如下:

?geom_bar

geom_bar()使杆的高度与杆的数量成比例重量)。如果您希望条形图的高度表示数据中的值,请改用geom_col()。geom_bar()使用 stat_count()默认情况下:它统计每个x的案例数位置。geom_col()使用stat_identity():它使数据保持原样。

结果是:

代码

bartest %>%
  mutate(
    Decline = first - second,
    Recovery = third-second
    ) %>% 
  pivot_longer(cols = Decline:Recovery, names_to = "change_type", values_to = "change") %>%
  ggplot(aes(x=seriestitle,y=change, fill = change_type))+
  geom_col(position = "dodge")+
  labs(
    title = "Decline and Recovery by Industry",
    x = "Industry",
    y = "Net Change")

输出

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