条形图

条形图（Bar Chart）是一种常用于展示数据分布和比较不同类别之间关系的图表类型。它通过水平或垂直的长方形条形来表示数据，每个条形的长度（或高度）与相应类别的数值大小相关。以下是条形图的一些关键特征和使用方法：

组成要素：

条形（Bar）： 每个数据类别对应一个条形，其长度（或高度）表示该类别的数值大小。
轴（Axis）： 条形图通常有两个轴，一个用于表示数据的类别（通常是横轴），另一个用于表示数值大小（通常是纵轴）。
类别（Category）： 数据被分为不同的类别，每个类别对应一个条形。类别可以是任何可以进行比较的项目，例如时间、地区、产品等。
数值刻度（Scale）： 轴上的刻度表示数值的大小，有助于读取和理解每个条形的数值。

类型：

垂直条形图（Vertical Bar Chart）： 条形是垂直排列的，通常横轴表示类别，纵轴表示数值大小。
水平条形图（Horizontal Bar Chart）： 条形是水平排列的，通常横轴表示数值大小，纵轴表示类别。

用途：

比较数据： 条形图是一种直观的比较工具，可以清晰地比较不同类别之间的数值大小。
显示趋势： 通过排列在轴上的顺序，可以突出数据的趋势和相对大小。
分布情况： 条形图也可以用于显示数据的分布情况，特别是在分组数据的情境中。
突出异常值： 当数据中存在异常值或者某些类别与其他类别有明显差异时，条形图可以帮助突出这些差异。

制作步骤：

选择数据： 选择需要比较或展示的数据集。
确定类别： 确定数据的类别，每个类别对应一个条形。
绘制条形图： 使用图表制作工具（如Excel、matplotlib等）绘制条形图，将数据映射到相应的条形上。
添加标签和标题： 为图表添加轴标签、数据标签和标题，以增加可读性。
解释图表： 解释条形图，突出关键趋势、比较结果或分析数据分布。

示例代码

library(tidyverse)
data("mtcars") #R语言自带数据集
mtcars_tbl <- rownames_to_column(mtcars, var = 'car') %>%
  mutate(cyl = factor(cyl)) # 转换为因子
head(mtcars_tbl)

我们用条形图来展示每辆车的油耗，以车名为X轴以油耗为Y轴。

library(ggsci)
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = car, y = mpg)) +
  geom_bar(stat = 'identity', 
           aes(fill = cyl), 
           width = 0.5) +
  scale_fill_npg() +
  labs(fill = 'cyl') +
  theme_classic() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 0.5, 
                                   vjust = 0.5),
        legend.position = 'top')

按照油耗的高低进行排序，所以需要修改因子的顺序。

# 油耗降序排列
mtcars_tbl <- arrange(mtcars_tbl, desc(mpg))
# 设置 car 的因子顺序为表中顺序
mtcars_tbl <- mutate(mtcars_tbl, car = factor(car, levels = car))

ggplot(mtcars_tbl, aes(x = car, y = mpg)) +
  geom_col(aes(fill = factor(cyl)), 
           width = 0.5) +
  scale_fill_npg() +
  labs(fill = 'cyl') +
  theme_classic() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 0.5, 
                                   vjust = 0.5),
        legend.position = 'top'),
        legend.direction = "horizontal")

按照分组排序，将相同的cyl放在一起，需要先对car的因子排序

# mpg 降序排列
mtcars_tbl <- arrange(mtcars_tbl, cyl, mpg)
# 设置 car 的因子顺序为表中顺序
mtcars_tbl <- mutate(mtcars_tbl, car = factor(car, levels = car))
# 画图的代码不需要任何修改
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = car, y = mpg)) +
  geom_col(aes(fill = factor(cyl)), 
           width = 0.5) +
  scale_fill_npg() +
  labs(fill = 'cyl') +
  theme_classic() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 0.5,
                                   vjust = 0.5),
        legend.position = ('top'),
        legend.direction = "horizontal")

还可以计算油耗的z-score

mtcars_tbl$mpg_z <- 
  (mtcars_tbl$mpg -mean(mtcars_tbl$mpg))/sd(mtcars_tbl$mpg)

mtcars_tbl$mpg_grp <- factor(ifelse(mtcars_tbl$mpg_z > 0, 
                                    "hight", "low"), 
                             levels = c("hight", "low"))

mtcars_tbl$car <- fct_reorder(mtcars_tbl$car, 
                              mtcars_tbl$mpg_z)

ggplot(mtcars_tbl, aes(x = car, y = mpg_z)) +
  geom_bar(stat = 'identity', 
           aes(fill = mpg_grp), 
           width = 0.5) +
  scale_fill_npg() +
  labs(y = 'mpg z-score', fill = 'cyl') +
  theme_classic() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 0.5,
                                   vjust = 0.5),
        legend.position = ('top'),
        legend.direction = "horizontal")

翻转坐标轴

ggplot(mtcars_tbl, aes(x = car, y = mpg_z)) +
  geom_bar(stat = 'identity', aes(fill = mpg_grp), width = 0.5) +
  scale_fill_npg() +
  labs(x = '', y = 'mpg z-score', fill = 'cyl') +
  theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, 
                                   hjust = 0.5, 
                                   vjust = 0.5)) +
  coord_flip()