条形图可能是所有图形里面最基本的图形了，虽然很简单，在R里面有些地方不注意，还是会很容易出错。
geom_bar()的基本参数情况
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack", width = NULL,...... )
下面来看些具体的例子：
p<-ggplot(mtcars,aes(factor(cyl)))
p+geom_bar()
此时主要，这里我用factor 使得变量cyl以离散变量的形式呈现，正常情况下x轴显示的是连续的区间。
另外，stat默认值为bin的情况下，是对数据进行计数
p+geom_bar(width=0.5)+coord_flip()
使用coord_flip() 调整条形的方向
p+geom_bar(width=0.6,aes(fill=factor(cyl)))
对数据条进行颜色填充
p+geom_bar(width=0.5,stat="identity",aes(,mpg))
如果x只是作为分类变量使用，同时一个y值的情况下，需要对stat 参数进行更改，把stat的值改成identity
此时的条形图的长短表示各分类对y值求和
p+geom_bar(width=0.5,aes(fill=factor(vs)))
也可以使用fill参数 做成堆叠效果
p+geom_bar(width=0.5,position="dodge",aes(fill=factor(vs)))
默认情况下position参数为stack,为堆叠效果，我们把参数值改为dodge，可以增强对比效果
p+geom_freqpoly(stat="count",aes(colour=vs,group=vs))
也可以把它做成线性频率图
p+geom_bar(width=0.5,aes(weight=vs))
以变量cyl为分类的情况下，vs各类的计数情况
以上图用的数据集mtcars，分类不是很多而且数据量比较少，换个数据量大并且分类相对较多的数据集，图的对比效果可能会更明显一些。