轉載自? 作者：悅光陰? 出處：http://www.cnblogs.com/ljhdo/
使用geom_bar()函數繪制條形圖，條形圖的高度通常表示兩種情況之一：每組中的數據的個數，或數據框中列的值，高度表示的含義是由geom_bar()函數的參數stat決定的，stat在geom_bar()函數中有兩個有效值：count和identity。默認情況下，stat="count"，這意味著每個條的高度等于每組中的數據的個數，并且，它與映射到y的圖形屬性不相容，所以，當設置stat="count"時，不能設置映射函數aes()中的y參數。如果設置stat="identity"，這意味著條形的高度表示數據數據的值，而數據的值是由aes()函數的y參數決定的，就是說，把值映射到y，所以，當設置stat="identity"時，必須設置映射函數中的y參數，把它映射到數值變量。
geom_bar()函數的定義是：
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", width=0.9, position="stack")
參數注釋：
stat：設置統計方法，有效值是count（默認值） 和 identity，其中，count表示條形的高度是變量的數量，identity表示條形的高度是變量的值；
position：位置調整，有效值是stack、dodge和fill，默認值是stack（堆疊），是指兩個條形圖堆疊擺放，dodge是指兩個條形圖并行擺放，fill是指按照比例來堆疊條形圖，每個條形圖的高度都相等，但是高度表示的數量是不盡相同的。?? position參數也可以由兩個函數來控制，參數vjust和widht是相對值：
???????????????? position_stack(vjust =1, reverse = FALSE)
???????????????? position_dodge(width = NULL)
???????????????? position_fill(vjust =1, reverse = FALSE)
width：條形圖的寬度，是個比值，默認值是0.9
color：條形圖的線條顏色
fill：條形圖的填充色
本文使用vcd包中的Arthritis數據集來演示如何創建條形圖。
一，繪制基本的條形圖
?使用geom_bar()函數繪制條形圖，
ggplot(data=ToothGrowth, mapping=aes(x=dose))+? geom_bar(stat="count")
當然，我們也可以先對數據進行處理，得到按照Improved進行分類的頻數分布表，然后使用geom_bar()繪制條形圖：
mytable <- with(Arthritis,table(Improved))
df <-as.data.frame(mytable)
ggplot(data=df, mapping=aes(x=Improved,y=Freq))+? geom_bar(stat="identity")
繪制的條形圖是相同的，如下圖所示：
二，修改條形圖的圖形屬性
條形圖的圖形屬性包括條形圖的寬度，條形圖的顏色，條形圖的標簽，分組和修改圖例的位置等。
1，修改條形圖的寬度和顏色
把條形圖的相對寬度設置為0.5，線條顏色設置為red，填充色設置為steelblue
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved))+? geom_bar(stat="count",width=0.5, color='red',fill='steelblue')
2，設置條形圖的文本
使用geom_text()為條形圖添加文本，顯示條形圖的高度，并調整文本的位置和大小。
當stat="count"時，設置文本的標簽需要使用一個特殊的變量?aes(label=..count..)， 表示的是變量值的數量。
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved))+? geom_bar(stat="count",width=0.5, color='red',fill='steelblue')+? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+? theme_minimal()
當stat="identity"時，設置文本的標簽需要設置y軸的值，aes(lable=Freq)，表示的變量的值。
mytable <- with(Arthritis,table(Improved))
df <- as.data.frame(mytable)
ggplot(data=df, mapping=aes(x=Improved,y=Freq))+
? geom_bar(stat="identity",width=0.5, color='red',fill='steelblue')+
? geom_text(aes(label=Freq), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
? theme_minimal()
3，按照分組修改條形圖的圖形屬性
?把條形圖按照Improved變量進行分組，設置每個分組的填充色，這通過aes(fill=Improved)來實現，每個分組的填充色依次是scale_color_manual()定義的顏色：
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+? geom_bar(stat="count",width=0.5)+? scale_color_manual(values=c("#999999","#E69F00","#56B4E9"))+? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+? theme_minimal()
4，修改圖例的位置
修改圖例的位置，通過theme(legend.position=) 來實現，默認的位置是right，有效值是right、top、bottom、left和none，其中none是指移除圖例。
p <- ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+
? geom_bar(stat="count",width=0.5)+
? scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
? theme_minimal()
p + theme(legend.position="top")
p + theme(legend.position="bottom")
# Remove legend
p + theme(legend.position="none")
5，修改條形圖的順序
通過scale_x_discrete()函數修改標度的順序：
p <- ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+
? geom_bar(stat="count",width=0.5)+
? scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
? theme_minimal()
p + scale_x_discrete(limits=c("Marked","Some", "None"))
三，包含分組的條形圖
分組的條形圖如何擺放，是由geom_bar()函數的position參數確定的，默認值是stack，表示堆疊擺放、dodge表示并行擺放、fill表示按照比例來堆疊條形圖。
1，堆疊擺放
設置geom_bar()的position參數為"stack"，在向條形圖添加文本時，使用position=position_stack(0.5)，調整文本的相對位置。
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+? geom_bar(stat="count",width=0.5,position='stack')+? scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="white", size=3.5,position=position_stack(0.5))+? theme_minimal()
2，并行擺放
調整y軸的最大值，使用position=position_dodge(0.5),vjust=-0.5 來調整文本的位置
y_max <- max(aggregate(ID~Improved+Sex,data=Arthritis,length)$ID)
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+
? geom_bar(stat="count",width=0.5,position='dodge')+
? scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+
? ylim(0,y_max+5)+
? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="black", size=3.5,position=position_dodge(0.5),vjust=-0.5)+
? theme_minimal()
?3，按照比例堆疊條形圖
需要設置geom_bar(position="fill")，并使用geom_text(position=position_fill(0.5))來調整文本的位置，如果geom_text(aes(lable=..count..))，那么表示文本顯示的值是變量的數量：
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+? geom_bar(stat="count",width=0.5,position='fill')+? scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+? geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="white", size=3.5,position=position_fill(0.5))+? theme_minimal()
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+
? geom_bar(stat="count",width=0.5,position='fill')+
? scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+
? geom_text(stat='count',aes(label=scales::percent(..count../sum(..count..)))
? ? ? ? ? ? ? , color="white", size=3.5,position=position_fill(0.5))+
? theme_minimal()
