2.3　绘制条形图

问题

如何绘制条形图？

方法

要绘制条形图（见图2-5左图），可以使用barplot()函数，并向其传递两个向量作为参数，第一个向量用来设定条形的高度，第二个向量用来设定每个条形对应的标签（可选）。如果向量中的元素已被命名，则系统会自动使用元素的名字作为条形标签：

# 首先来看一下BOD数据
BOD
#> Time demand
#> 1 1 8.3
#> 2 2 10.3
#> 3 3 19.0
#> 4 4 16.0
#> 5 5 15.6
#> 6 7 19.8

barplot(BOD$demand, names.arg = BOD$Time)

有时候，“条形图”表示的是分组数据中各个元素的频数（见图2-5右图）。这种条形图跟直方图有些类似，不过，其用离散取值的x轴替代了直方图中连续取值的x轴。要计算向量中各个元素的频数，可以使用table()函数：

# 值为4的频数为11，值为6的频数为7，而值为8的频数为14
table(mtcars$cyl)

然后将该函数生成的频数表传给barplot()产生频数图：

# 生成频数图
barplot(table(mtcars$cyl))

图2-5：使用基础绘图系统绘制的条形图（左图）；向量元素的频数条形图（右图）

如果使用ggplot2，可以使用geom_col()绘制相似的图（见图2-6）。我们可以使用geom_col()画出变量的条形图。注意x为连续变量和离散变量时的区别：

library(ggplot2)

# 变量值的频数表。这里使用的是BOD数据框，时间（time）列对应x值，需求（demand）列对应y值
ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + 
  geom_col()

# 将x转化为因子型变量，从而使系统将其视作离散值
ggplot(BOD, aes(x = factor(Time), y = demand)) +
  geom_col()

图2-6：使用geom_col()绘制的连续变量x的变量值条形图（左图）；将x变量转化为因子型变量后的结果（注意，横坐标上没有6这个类别）（右图）

ggplot2也可以用来绘制分组变量的频数条形图（见图2-7），只需要使用geom_bar()函数代替geom_col()。再提醒一次，注意连续x轴和离散x轴的差异。对于某些类型的数据，使用factor()函数将连续型x变量转化为离散变量可能更有效：

# 频数条形图。这里使用的是mtcars数据框，cyl列对应x，而y值则通过统计cyl各取值对应行的数量来计算
ggplot(mtcars, aes(x = cyl)) +
  geom_bar()

# 频数条形图
ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl))) +
  geom_bar()

图2-7：使用geom_bar()绘制的连续变量x的频数条形图（左图）；将x变量转化为因子型变量后的结果（右图）

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在旧版ggplot2包中，建议使用geom_bar(stat ="identity")来创建变量值的条形图。而在ggplot2 2.2.0中，可以使用函数geom_col()来实现同样的效果。

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另见

关于绘制条形图的更多详细内容，参见第3章。