R语言基于表格文件的数据绘制具有多个系列的柱状图与直方图

大鱼说小事 發表於 2024-7-22 14:04:00

R语言基于表格文件的数据绘制具有多个系列的柱状图与直方图

本文介绍基于R语言中的<code>readxl</code>包与<code>ggplot2</code>包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
 首先，我们配置一下所需用到的R语言<code>readxl</code>包与<code>ggplot2</code>包；其中，<code>readxl</code>包是用来读取Excel表格文件数据的，而<code>ggplot2</code>包则是用以绘制柱状图的。包的下载方法也非常简单，以<code>readxl</code>包为例，我们输入如下的代码即可。
<pre><code class="language-r">install.packages("readxl")
</code></pre>
 输入代码后，按下<code>回车</code>键，运行代码；如下图所示。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140332093-784030171.png">
 待<code>readxl</code>包下载完成后，通过同样的方法配置<code>ggplot2</code>包。
<pre><code class="language-r">install.packages("ggplot2")
</code></pre>
 此外，在用代码进行数据分析、可视化时，有时需要对数据加以长数据与宽数据的转换（具体什么意思在后文有介绍），这里需要用到另一个R语言包<code>reshape2</code>，我们也就在此将其一并配置好。
<pre><code class="language-r">install.packages("reshape2")
</code></pre>
 接下来，我们即可开始代码的撰写。首先，我们将需要用到的包导入。
<pre><code class="language-r">library(readxl)
library(ggplot2)
library(reshape2)
</code></pre>
 随后，我们进行Excel表格文件数据的读取；这里我们就通过<code>readxl</code>包中的<code>read_excel()</code>函数来实现表格数据的读取。其中，函数的第一个参数表示待读取的Excel表格文件路径与名称，第二个参数则表示这些数据具体在哪一个Sheet中；由于我这里需要的数据存放在Excel表格文件的第<code>2</code>个Sheet中，因此就选择<code>sheet = 2</code>即可。
<pre><code class="language-r">xlsx_file <- read_excel(r"(E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Split\Result\Result.xlsx)", sheet = 2)
</code></pre>
 其中，原本在表格文件中我的数据如下所示。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327616-461595832.png">
 通过上述代码，我们即可将数据读入R语言中；其具体格式如下图所示。可以看到，读入后的数据是一个<code>tibble</code>类别的变量，<code>tibble</code>是Data Frame格式数据的一种改进，我们在这里可以就将其视作Data Frame格式数据加以后续处理。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327401-259410403.png">
 此外，如果大家是使用RStudio软件进行代码的撰写，还可以双击这一变量，更直观地查看读入后的数据具体是什么样子的，如下图所示。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327673-1023767731.png">
 接下来，我们需要对数据加以长、宽转换。首先，简单来说，宽数据就是如上图所示的数据，而长数据则是如下图所示的数据；其中，我们在获取、记录原始数据时，往往获取的是宽数据，因为这一类数据具有更加直观、更易记录的特点；而在用数据分析软件或代码对数据加以深入处理或可视化操作时，往往系统需要的是长数据。因此，我们这里需要对宽数据与长数据加以转换；这一转换可以通过<code>melt()</code>函数来实现，具体的代码如下所示。
<pre><code class="language-r">xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1")
</code></pre>
 其中，<code>melt()</code>函数的第一个参数表示需要进行转换的变量，第二个参数则是ID变量，一般情况下就是表述数据序号的第一列数据；我这里由于原本Excel的数据中就没有表示序号的那一列数据，因此就选择了原有数据的第一列作为ID变量。执行上述代码后，我们得到的长数据如下图所示。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327624-1895534756.png">
 此外，<code>melt()</code>函数在运行时，还可以指定数据转换后的列名。如以下代码就表示，我们希望将转换后表示变量的列的名称设置为<code>Factor</code>，表示观测值的列的名称设置为<code>q</code>。
<pre><code class="language-r">xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1", variable.name = "Factor", value.name = "q")
</code></pre>
 执行上述代码，得到的长数据如下图所示。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327362-90772381.png">
 当然，这里需要提一句，关于宽数据与长数据的转换，涉及到很多内容；如果大家有需要，可以查看<code>melt()</code>函数的官方帮助文档。
 完成数据格式转换后，我们即可开始绘图。这里我们就直接通过<code>ggplot2</code>包的<code>ggplot()</code>函数，对柱状图加以绘制即可；具体代码如下所示。
<pre><code class="language-r">ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")
</code></pre>
 其中，<code>ggplot()</code>函数的第一个参数<code>data</code>表示需要参与绘图的数据，第二个参数<code>mapping</code>表示我们需要用哪一列数据作为X轴，哪一列作为Y轴；同时，其内部的<code>fill</code>参数表示我们需要将柱状图分为多个系列（如果大家的柱状图只有<code>1</code>个系列，那么就不需要<code>fill</code>这个参数了），其后指定的变量就表示我们需要基于这一变量对数据的系列加以区分。接下来，加号后面的<code>geom_bar</code>参数，是我们绘制多序列柱状图所需要设定的，其中<code>position</code>参数设置为<code>"dodge"</code>就表示我们希望将不同的系列平行放置（如果不设置<code>position</code>参数，那么不同系列的柱子就会垂直堆积，有点类似堆积柱状图）。
 执行上述代码，得到如下所示的结果。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327646-588733253.png">
 此外，如果大家希望柱状图是横向伸展的，就在最后增添<code>+ coord_flip()</code>代码即可。
<pre><code class="language-r">ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + coord_flip()
</code></pre>
 执行上述代码，得到如下所示的结果。
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3080295/202407/3080295-20240722140327730-1358793163.png">
 在这里，我们仅仅是对<code>ggplot()</code>函数做了一个初步的介绍；关于其更深入的了解，大家直接查看其官方帮助文档即可。
 至此，大功告成。 
来源：https://www.cnblogs.com/fkxxgis/p/18315885

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