ggplot2画图入门系列之三：位置调解与条形图

位置调解（Position adjustments）是针对同一图层内元素的位置举办微调的要领。它包罗五种配置，别离是stack、dodge、fill、identity、jitter。

我们用条形图来展示其用法，仍利用mpg数据集，其顶用到的变量是class，即出产汽车的范例，以及year出产年份。下面的条形图是将种种型的汽车数量举办搜集，并以年份作为分组变量。我们首先载入扩展包，然后用频数表对数据举办大抵的相识，最后绘制了四种条形图。

library(ggplot2)

with(mpg,table(class,year))

p <- ggplot(data=mpg,aes(x=class,fill=factor(year)))

p + geom_bar(position=’dodge’)

p + geom_bar(position=’stack’)

p + geom_bar(position=’fill’)

p + geom_bar(position=’identity’,alpha=0.3)

可以看到dodge方法是将差异年份的数据并列安排；stack方法是将差异年份数据堆叠安排，这也是geom_bar的默认处理惩罚方法；fill方法和stack雷同，但Y轴不再是计数，而是以百分比显示；identity方法是不做任何改变直接显示出来，所以需要配置透明度才气看得清楚。
geom_bar是绘制条状几许工具，所以也可以用不经搜集的原始数据举办画图。下面我们用2001到2010年间的美国GDP增长率举个例子。
y=c(1.1,1.8,2.5,3.6,3.1,2.7,1.9,-0.1,-3.5,3.0)

x=2001:2010

data=data.frame(x,y)

p=ggplot(data,aes(x,y,fill=y))

p+geom_bar(stat=”identity”)+

    geom_abline(intercept = 0, slope = 0,size=1,colour=’gray’)+

    geom_text(aes(label=y),hjust=0.5, vjust=-0.5 )+

    scale_y_continuous(limits=c(-3.8,4.2))+

    labs(x=’年份’, y=’GDP增长率%’)+

    opts(title = “美国GDP增长率”)