#creat a dataset(生成数据)
specie
condition
value
df
library(ggplot2)
#分组柱形图
p1
p1+theme(legend.position = "none")#去掉右侧图例
p1+scale_fill_manual(values=c("blue","red","green"))#自定义填充色
Rplot09.png
Rplot10.png
Rplot11.png
#堆积柱形图
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+geom_bar(stat="identity")
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_text(aes(label=value),position=position_stack(vjust=0.5))#添加标签
可以比较一下一下三条命令出图的区别
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_text(aes(label=value))#1
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_text(aes(label=value),position=position_stack())#2 position_stack()参数用来调整添加的标签和每部分堆积柱子相匹配，默认应该是添加到每部分顶端
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_text(aes(label=value),position=position_stack(vjust=0.5))#3 vjust参数用来调整标签的为重，vjust=0.5将标签放到对应部位的中部
Rplot12.png
Rplot13.png
Rplot14.png
Rplot15.png
基本的堆积柱形图应该做完了，接下来模仿这张图片
QQ图片0712220000.jpg
暂时只想到一种解决办法，更改数据格式，把之前用到的df数据集改成这样：添加两列用来指定文本和标签的位置
更改后的数据集
ggplot(df,aes(x=specie,y=value,fill=condition))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_text(aes(label=specie,y=var4))+ylim(-20,65)+#设置纵坐标范围以掩盖多余的标签
geom_label(aes(label=value,y=var5))+theme_bw()+
theme(axis.text.x = element_blank(),#去除横坐标轴标签
axis.ticks.x = element_blank(),#去除横坐标刻度
axis.line.x = element_blank(),
panel.border = element_blank(),#去掉边框
axis.ticks.y = element_blank(),#去掉纵坐标刻度
legend.position="none")#去掉图例
效果基本满意
PS:突然想到之前遇到的一个问题找到了解决办法，明天(0702)来补充；找资料还找到了python绘制堆积柱形图的代码，明天也重复一下。有些困了，睡觉
更新
#完全重复其代码
setwd("Rpractice/kaggle_practice_data/Kobe_shot_selection/")
df
train
names(train)
train$shot_made_flag
ggplot(train,aes(x=season,fill=shot_made_flag))+geom_bar(stat="count",position="fill")+
scale_fill_manual(values=c("red","blue"))+
theme(axis.text.x = element_text(angle=90,vjust=0.5))#将横坐标标签调整为垂直，vjust 轻微调整位置
scale_fill_brewer(palette="Set1",direction=-1)#填充颜色
Rplot07.png
重复里面的堆积柱形图时遇到的问题：如果我想让上半部分红色与下半部分蓝色互换位置应该怎么办，答案：将代码一换成代码二
train$shot_made_flag
train$shot_made_flag
结果就变成了这样
参考文章
