ggplot可视化改进答案

【问题标题】：Ggplot visualization improveggplot可视化改进
【发布时间】：2022-01-01 14:02:05
【问题描述】：

我有一个来自 Bici 服务的数据框，它看起来像这样，其中 Origen_Id 是车站的编号，Num_Viaje_Ori 是从那个车站。

Origen_Id	Num_F	Num_M	Num_Viaje_Ori	Destino_Id	Num_F_d	Num_M_d	Num_Viaje_Des
11	1616	3973	5589	11	139	5 3855	5250
34	962	3232	4194	34	1340	4236	5576
35	1321	3993	5314	35	1418	4239	5657
50	1797	4293	6090	50	1785	4314	6099
51	1891	5186	7077	51	3084	7771	10855
52	1379	4320	5699	52	1299	3913	5212
54	1275	3950	5225	54	1373	4046	5419
75	1332	2939	4271	75	1202	2763	3965
194	1346	3792	5138	194	632	1845	2477
271	1511	3640	5151	271	1483	3750	5233

当我跑步时

s<-ggplot(most, aes(x=Origen_Id, y=Num_Viaje_Ori))+geom_bar(stat="identity")

我明白了

我怎样才能解决它？我的意思是，我怎样才能让酒吧更近？

【问题讨论】：

由于 orgenid 不是连续数字，您可以将其转换为字符或因子并制作柱形图
在这种情况下，Origen_Id 实际上是一个站点的名称，但它作为数值存储在 R 中，因此 ggplot2 将其解释为一个数量。如果您在 ggplot 调用之前添加 most$Origen_Id = as.character(most$Origen_Id)，则会将其更改为字符数据，以便您的类别被视为离散项目。
其他人怎么说。并且不相关：使用geom_col() 而不是geom_bar(stat = "identity") 为自己节省一些打字时间。

标签： r ggplot2 visualization

【解决方案1】：

实施评论的建议，您应该得到：

library(tidyverse)
library(tibble)
library(ggthemes)

most <- 
  tibble::tribble(
  ~Origen_Id, ~Num_F, ~Num_M, ~Num_Viaje_Ori, ~Destino_Id, ~Num_F_d, ~Num_M_d, ~Num_Viaje_Des,
         11L,  1616L,  3973L,          5589L,         11L,     139L, "5 3855",          5250L,
         34L,   962L,  3232L,          4194L,         34L,    1340L,   "4236",          5576L,
         35L,  1321L,  3993L,          5314L,         35L,    1418L,   "4239",          5657L,
         50L,  1797L,  4293L,          6090L,         50L,    1785L,   "4314",          6099L,
         51L,  1891L,  5186L,          7077L,         51L,    3084L,   "7771",         10855L,
         52L,  1379L,  4320L,          5699L,         52L,    1299L,   "3913",          5212L,
         54L,  1275L,  3950L,          5225L,         54L,    1373L,   "4046",          5419L,
         75L,  1332L,  2939L,          4271L,         75L,    1202L,   "2763",          3965L,
        194L,  1346L,  3792L,          5138L,        194L,     632L,   "1845",          2477L,
        271L,  1511L,  3640L,          5151L,        271L,    1483L,   "3750",          5233L
  )

most %>% 
  mutate(Origen_Id = as.factor(Origen_Id)) %>% 
  ggplot(aes(x=Origen_Id, y=Num_Viaje_Ori)) +
  geom_col(fill = "darkslateblue") + 
  ggthemes::theme_economist_white()

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 11 月 23 日创建}

【讨论】：