ggplot误差棒添加

参考自《R Graphics Cookbook》

本文针对ggplot2添加误差棒的一种方法：使用geom_errorbar()语法

library(ggplot2)

library(gcookbook)

library(dplyr)

一、柱形图加误差棒

#筛选部分数据来作图

ce_mod <- cabbage_exp %>%

filter(Cultivar == "c39")

ce_mod

#制图

ggplot(ce_mod, aes(x = Date, y = Weight)) +

geom_col(fill = "white", colour = "black") +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

width = 0.2)

二、折线图加误差棒

#制图

ggplot(ce_mod, aes(x = Date, y = Weight )) +

geom_line(aes(group = 1)) +

geom_point(size = 4) +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

width = 0.2)

三、对于分组的柱形图加误差线：

分组数据添加误差线与分组的柱形图的原理相同，都需告知ggplot2其组内成员的位置为分开并列排放的，否则为上下堆砌样式；即position = "dodge"

3、1 对分组柱形图 不 添加position = "dodge"的误差棒效果：上下堆砌的

#制图

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +

geom_col(position = "dodge") +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

width = .2, size =2)

3.2 对分组柱形图添加position = "dodge"的误差棒效果：组内左右排列的

#制图

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +

geom_col(position = "dodge") +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

position = "dodge", width = .2, size =2)

#可以发现组内的误差棒不再堆砌，而是两个左右组成一组，同时其顶端各自的宽度都变短了(应该是两个加起来的width是原来的一个)

3.3

问题来了，上图的误差棒虽然左右分组了，但是默认贴在一起的，那么此时要让误差棒组内并列的dodge参数与柱形图组内的一致

柱形图的dodge默认是0.9, 因此二者须一致，误差棒才能显示在柱形图的中间位置

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) +

geom_col(position = "dodge") +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

position = position_dodge(0.9), width = .2)

#注意：position = "dodge"是position = position_dodge()的简写，但若要涉及到调整具体参数则必须全写

四、对于分组的折线图加误差棒：

而对于分组的折线图来说，往往是形成n条折线，而实际上这些折线通常在x轴上可以算作是堆积的；

因此也可以通过position_dodge语言设置其组内的位置是否分开

4.1 通常是组内不分开的，即堆积的，也就是dodge为0

#首先设置一个整体的dodge值，应用到点、线、误差棒，三者要一致

pd <- position_dodge(0)

#制图

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight,

#注意设置group告知分组

colour = Cultivar, group = Cultivar)) +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

width = 0.2, size = 1,

colour = "black", position = pd) +

geom_line(position = pd, size = 1) +

geom_point(position = pd, size = 4)

4.2 左右分开的，即dodge为不为0，值越大，组内元素的距离会越远

pd <- position_dodge(0.5)

#制图

ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight,

colour = Cultivar, group = Cultivar)) +

geom_errorbar(aes(ymin = Weight - se, ymax = Weight + se),

width = 0.2, size = 1,

colour = "black", position = pd) +

geom_line(position = pd, size = 1) +

geom_point(position = pd, size = 4)

五、注意

离散型变量被映射到colour和fill的图形属性时(如柱形图)，此变量默认即为分组变量；但在误差线的例子中需要用group语法手动告知ggplot2分组分组。

误差棒的语法一般要先写，否则会遮盖其他更重要的元素如点、线。

六、总结

劝退。

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」

「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」 mapping:使用aes函数指定，为aesthetic attributes的缩写。但字符串映射使用aes_string。aes:颜色（color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度） 形状（linetype线型、size点的大小或线的宽度和 shape形状） 位置 （x, y, xmin, xmax, ymin, ymax, xend, yend） 指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。

一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

「stat：」 设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，不能设定y值。identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。

「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等，但是高度表示的数量是不尽相同的。

「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9

「color：」 条形图的线条颜色

「fill：」 条形图的填充色

<figcaption style="margin: 5px 0px 0pxpadding: 0pxmax-width: 100%box-sizing: border-box !importantoverflow-wrap: break-word !importanttext-align: centerfont-size: 13pxcolor: rgb(43, 43, 43)"></figcaption>

在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接

所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。

使用stat_compare_means()函数。

要放假了，简单学习一下就好，大家好好休息，生活很好，等你超越~~~

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