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PC lento?
Nosnos últimos dias, alguns de nossos compradores encontraram uma mensagem de erro conhecida utilizando r colunas de erros de histograma empilhados. Essa complicação pode ocorrer por vários motivos. Vamos olhar junto com eles agora.
Adicionar barras de erro
O que é um gráfico de barras colocado em R?
Um gráfico de barras hospedado é o tipo de gráfico que exibe o número de variáveis contrastantes carregadas por outra variável. Este tutorial mostra como criar gráficos empilhados dinâmicos em R usando o arquivo de visualização de dados ggplot2. Para a situação, suponha que comamos o seguinte quadro de dados visível a média de pontos marcados por jogo para procurar jogadores de basquete:
Problema
Como criar um gráfico de barras diretamente usando Ggplot2?
A biblioteca ggplot2 é, sem dúvida, as opções gráficas mais conhecidas do R. Você pode usar essa biblioteca para criar um histograma que converte o material no bloco de dados real, e com essas funções ggplot e adicionalmente geom_bar. Em nosso argumento aes, você precisa se quiser estimular os nomes das variáveis em nosso dataframe. Em x – variável categórica, depois em n – numérica.
Precisamos adicionar barras de erro para fazer este gráfico. Resolução
Usar
geom_errorbar() e associe variáveis com os valores ymin e ymax da pessoa. A adição de erros às colunas é feita da mesma maneira que para histogramas e gráficos de linhas, conforme mostrado na Fig. 7.14 (mas observe que a posição atrás do intervalo Y é diferente para colunas e linhas):
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Library(gcookbook) # Carregar Gcookbook para o conjunto de dados Cabbage_exp Biblioteca (dplr) Número Pegue um subconjunto de dicas Cabbage_exp para este exemplo This_mod <- Cabbage_Expression %>% Filter(sort=="c39") Número com histograma Ggplot(ce_mod, Aes(x Data, = Y significa Peso)) + Geom_col(preencher = "branco", Cor = "preto") + Geom_errorbar(aes(ymin = Peso - Opleve, Ymax = Peso + Se), Largura .2) # Com Jump Ggplot(ce_mod, Graph Aes(x = Data, Y = Peso)) + Geom_line(aes(grupo=1)) + Ponto_geométrico (tamanho implica 4) + Geom_errorbar(aes(ymin = Peso - Se, Ymax é Peso + Se), Largura é .2)
Figura 7.14: Trilhos de guia em uma guia de haste (esquerda); Em um gráfico de linha (direita)
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Figura 7.14: Trilhos de guia em uma guia de haste (esquerda); Em um gráfico de linha (direita)
Conversa
Neste exemplo, os fatos já possuem valores vinculados ao erro de expectativas (se) que usaremos para todas as strings de erro (elas também possuem valores para a variação, padrão sd, mas não usamos o dispositivo aqui):
ce_mod #> Classificar data Peso sd n se #> corretamente c39 d16 3,18 0,9566144 dez 0,30250803 #> alguns c39 d20 2,80 0,2788867 10 0,08819171 #> 3. 0 c39 d21 2,74 0,9834181 10 0,31098410Para obter os aspectos para ymax e ymin roubamos a variável n e weight adicionamos/subtraímos se .
Nós também especificamos a largura das barras de erro, com a largura sendo 0,2. Sua aposta mais apropriada é brincar com isso no caminho para encontrar um valor que pareça extravagante. Se você não definir uma altura, as barras de erro poderão ser muito grandes e cobrir toda a área entre os elementos no eixo x.
Para um gráfico de barras e ou com grupos de colunas, o real tornou-se necessário contornar as barras de erro; caso contrário, as pessoas terão a coordenada x correta e não combinarão mais com os vergalhões. (Veja a receita 3.2 para saber mais sobre grupos de esquiva e pontos de água.)
Desta vez vamos trabalhar com dados completos cabbage_exp:
kohl_exp #> Classificar data Peso sd n se #> um c39 d16 inteiro 3,18 0,9566144 dez 0,30250803 #> referente a c39 d20 2,80 0,2788867 10 0,08819171 #> quase todos c39 d21 2,74 0,9834181 10 0,31098410 #> alguns C52 d16 2,26 0,4452215 dez 0,14079141 #> dez c52 d20 3,11 0,7908505 10 0,25008887 #> 7 c52 d2 . 1,47 0,2110819 10 0,06674995A largura de evasão de implicação para geom_bar() é 0,9, além disso você precisa cometer um erro nos restaurantes para obter a mesma largura evadida. Por evasão, se sua empresa não respeita a largura de evasão particular, ela também evade pela solidez das pistas de erro, que geralmente é muito menor que a largura das discotecas (Fig. 7.15):
.number .Bad: .dodge .width .unspecified .ggplot(kohl_exp, .aes(x .= .dia do casamento, .y .= .peso, .fill .= .sort)) .+ . e .geom_col(position .= .= "evasão") .+ . ! ! . .geom_errorbar(aes(ymin .é igual a .Peso .- .se, .ymax .implica .Peso .+ .se), . . . ! ! -- . . . . . . ! ! ! . . . . .position .= "esquivar", .distance .é igual a ..2) # Bom: O círculo de esquiva é considerado igual ao tamanho da pessoa (0,9) ggplot(exp_repolho, aes(x = data, y é igual a v c, preenchimento = ordenação)) + geom_col(posição implica "esquivar") + geom_errorbar(aes(ymin é sem dúvida Peso - se, ymax = Peso + se), position = position_dodge(0.9), medida = .2)
Figura 7.15: Erro esticado em um histograma agrupado confiável sem largura de evitação específica (esquerda); identificado com a largura do tapume (direita)
Observação
O que significam as barras de erro em um gráfico de barras?
As barras de erro dão a ideia geral final da precisão de uma medição inteira ou, inversamente, quão fortemente um valor testado pelo tempo (sem erros) pode depender de um determinado valor. Se o valor exibido em seu novo registro de barra for o resultado de um local (por exemplo, a média de vários pontos de dados), talvez você queira exibir barras de erro.
Observe que em qualquer primeira versão usamos position equals "dodge" a abreviação de position for equals position_dodge() . Para resumir um valor específico, precisamos esquecê-lo, como em position_dodge(0.9).
Para plotagens de linha, onde todas as barras de erro diferem em cores das dobras e pontos, deve-se desenhar os primeiros erros e colocá-los sob os pontos, tanto quanto sob as linhas. Caso contrário, as linhas de erro serão desenhadas como pontos com linhas do fato que parecem erradas.
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