最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法
完整代码
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堆积柱形图添加误差线
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getwd()
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(see)
df<-read.csv("penguins.csv")
head(df)
df %>% na.omit() %>%
group_by(species,sex) %>%
summarise(mean_value=mean(bill_length_mm),
sd_value=sd(bill_length_mm)) -> df1
df1
df1 %>%
group_by(species) %>%
mutate(new_col=cumsum(mean_value)) -> df2
df2$sex<-factor(df2$sex,
levels = c("male","female"))
ggplot(data=df2,aes(x=species,
y=mean_value,
fill=sex))+
geom_bar(position = "stack",stat="identity")+
geom_errorbar(aes(ymin=new_col-sd_value,
ymax=new_col+sd_value),
width=0.1)+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),
limits = c(0,100))+
scale_fill_material_d()+
theme_bw()+
labs(x=NULL,y="ABCD")
最终结果
首先是准备数据
这个是R语言里自带的数据集，我将其写出到一个文件里，部分数据如下
我们只用到其中的三列
-
species 企鹅的种类 -
sex 企鹅的性别 -
bill_length_mm 企鹅嘴的长度
解释代码
用到的R语言包
-
ggplot2 画图 -
dplyr 整理数据 -
see 用来配色
读取数据,查看前六行
df<-read.csv("penguins.csv")
head(df)
按照种类和性别分组计算平均值和标准差
df %>% na.omit() %>%
group_by(species,sex) %>%
summarise(mean_value=mean(bill_length_mm),
sd_value=sd(bill_length_mm)) -> df1
df1
给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置
df1 %>%
group_by(species) %>%
mutate(new_col=cumsum(mean_value)) -> df2
给映射颜色的变量赋予水平 （这个地方我一时还想不到如何解释，大家可以想一下为啥有这一步）
df2$sex<-factor(df2$sex,
levels = c("male","female"))
接下来就是画图代码了
ggplot(data=df2,aes(x=species,
y=mean_value,
fill=sex))+
geom_bar(position = "stack",stat="identity")+
geom_errorbar(aes(ymin=new_col-sd_value,
ymax=new_col+sd_value),
width=0.1)+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),
limits = c(0,100))+
scale_fill_material_d()+
theme_bw()+
labs(x=NULL,y="ABCD")
画图代码在今天推文的第三条视频中会有介绍，这里就不用文字来解释了
今天的推文完整示例数据和代码可以在第二条推文的留言区获取（第二条推文是一个广告）
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