Introdução aos gráficos de barras em R

Este artigo concentra-se na criação de gráficos de barras no R. O gráfico de barras ajuda a comparar visualmente os dados e uma das partes mais essenciais dos gráficos. Eles são fáceis de criar e úteis para categorizar dados, para que o usuário possa captar as informações usando uma barra (cada entidade é considerada como barras). A maioria das informações estatísticas escritas no texto é difícil de entender; é por isso que uma ferramenta eficaz conhecida como gráficos de colunas foi amplamente utilizada. Os gráficos de barras são usados ​​quando ocorre uma comparação entre os dados ao longo do tempo. A altura da barra é decidida pelos valores fornecidos como entrada. Nos gráficos de barras, os dados são representados por barras retangulares e até fazem comparações múltiplas. Em alguns lugares, para tabular um gráfico de barra de dados, use a função table () em nossos exemplos.

Sintaxe

A sintaxe básica para criar um gráfico de barras em R é mostrada abaixo.

gráfico de barras (H, xlab, ylab, main, names.arg, col)

Descrição dos parâmetros são:

H denota altura (vetor ou matriz). Se H é um vetor, os valores determinam as alturas das barras. Se for uma matriz com a opção false, corresponderá às sub-barras e true denota para criar uma barra horizontal.

  • xlab: etiqueta para o eixo X
  • ylab: Etiqueta para o eixo Y
  • main: Cabeçalho do gráfico de barras
  • nomes. arg: rotule para as barras um vetor de caracteres.
  • col: Dá cor às barras no gráfico.

Como criar um simples gráfico de barras no R?

Aqui discutiremos como criar gráficos de barras usando a função barplot () em R, que é muito fácil de implementar com barras verticais e horizontais. No exemplo abaixo, veremos a criação de gráficos usando vetores.

temp <- c(20, 25, 27, 23, 22, 26, 29)
barplot(temp)

Resultado:

A barra Plot deve ficar assim:

O próximo exemplo vem com a inicialização de alguns vetores de números e a criação de um comando table () para contá-los. A largura da barra pode ser ajustada usando um parâmetro width () e espaço por espaço () no gráfico de barras.

// Vector numbers are created using function c ()
x<- c (1, 2, 2, 2, 3, 5, 5, 5, 5, 4)
cnt <- table(x)
cnt
x
barplot (cnt, space =1.0)

Criando um gráfico de barras usando o conjunto de dados interno de R com barra Horizontal. Para fazer isso, faça horiz = TRUE ou então barras verticais serão desenhadas quando horiz = FALSE (opção padrão).

Vamos considerar um conjunto de dados R como:

Rural Masculino Rural Feminino Urbano Masculino Urbano Feminino

## 50-54 11, 7 8, 7 15, 4 8, 4

## 55-59 18, 1 11, 7 24, 3 13, 6

## 60-64 26, 9 20, 3 37, 0 19, 3

## 65-69 41, 0 30, 9 54, 6 35, 1

## 70-74 66, 0 54, 3 71, 1 50, 0

A seguir, um exemplo para plotar o conjunto de dados interno de R.

a<- VADeaths (2:5, "Urban Male") barplot(a)
# Horizontal bar plot
barplot (a, horiz = TRUE)

Resultado:

Criando um gráfico de barras com etiquetas, título

O gráfico de barras pode parecer mais elegante adicionando mais parâmetros ao gráfico de barras.

  • Atribuindo títulos e etiquetas

Os títulos aqui são atribuídos usando argumentos principais como "Km por distância" e o eixo x como "km e eixo y como" contagem "(rótulos) e o parâmetro col é para adicionar cores à barra (no formato hexadecimal ou RGB) também deve-se tomar cuidado, o número de barras deve ser igual ao número de cores atribuído no vetor de caracteres, se as cores não forem repetidas, a densidade é para linhas de sombreamento nas barras. Títulos e etiquetas podem ser modificados e adicionados aos gráficos de barras.

O exemplo a seguir plota o quilômetro por contagem usando parâmetros diferentes.

km <- c(11, 14, 14, 16, 17, 19, 17, 16, 17, 18)
table (km)
km
barplot(table(km),
main="km per distance",
xlab="km",
ylab="Count",
border="brown",
col="yellow",
density=5)

  • Atribuindo e alterando cores

x <- VADeaths (2:4, "Rural Male") barplot (x, col = "orange", border = "blue")

O gráfico de barras para o código acima é fornecido aqui:

E cada uma das barras pode receber cores diferentes. Aqui, vamos consertar alguns rótulos.

H <- c (6, 11, 27, 2, 44)
D <- c("Jan", "feb", "Mar", "Apr", "May")
barplot(H, names.arg=D, xlab="Month", ylab="sale", col="Red", main="Salechart",>

Quando executado, obtemos a seguinte saída:

  • Usando vários argumentos:

B <- c (1, 3, 21, 35, 22, 37, 17)
barplot (B, col="green")
barplot (B, main="BARPLOT", xlab="LETTERS", ylab="VALUES", names.arg=c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"),
border="yellow", density=c (90, 70, 50, 40, 30, 20, 10))

  • Usando Matriz:

mt <- c (3, 1, 10, 12, 14, 7, 9, 11, 18)
val <- matrix (mt, nrow = 3, ncol = 3)
val
barplot (val, col = c ("pink", "yellow", "violet"))

  • Comparações múltiplas:

No exemplo abaixo, criamos uma matriz para três vetores representando cinco pontos e uma comparação entre eles é feita usando um gráfico de barras. Aqui, estamos usando a função legenda para exibir as legendas. O argumento Bty é destinado a bordas de legenda. Os dados são plotados da seguinte maneira.

A <- c (2, 3, 6, 4, 9)
B <- c (3, 5, 3, 4, 11)
C <- c (5, 5, 7, 7, 15)
data<- data.frame(A, B, C)
names(data)<- c("Tom", "Harry", "Gilf")
barplot(height=as.matrix(data), main="Analysis-1", ylab="Vaccine", beside=TRUE, col=rainbow (5))
legend ("topleft", c("Week1", "Week2", "Week3", "Week4", "Week5"), cex=2.0, bty="n", fill=rainbow (5))

  • Gráficos de barras agrupadas:

Os gráficos de barras são criados para todas as colunas. (as colunas são agrupadas). O gráfico de grupo utiliza a matriz como valores de entrada.

barplot (VADeaths, col = c("blue", "green", "lightcyan", "lavender", "magenta"),
legend = rownames(VADeaths), beside = TRUE)

// Agora fazendo ao lado = FALSE

barplot (VADeaths, col = c("blue", "green", "light cyan", "lavender", "magenta"),
legend = rownames(VADeaths), beside = FALSE)

  • Gráfico de barras empilhadas:

Em vez de atribuir as barras continuamente, é eficaz empilhá-las em ordem.

Exemplo:

counts <- table (VADeaths)
barplot(counts, main="Distribution",
xlab="Rural Female", col=c("darkblue", "yellow"), legend = rownames(counts))

Conclusão

Portanto, discutimos o básico sobre a criação de gráficos de barras em R. Isso ajudará você a entender conceitos em tempo real para comparação quantitativa. Os gráficos de barras desempenham um papel essencial na visualização de dados. Vimos alguns cenários em tempo real nos gráficos de barras para obter valores categóricos e monitorar a variação de um processo para o conjunto de dados fornecido. Novas variações de gráficos de barras incluem plotagem usando pontos. Os gráficos de barras ajudam a agrupar valores em vários níveis.

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Categoria:

Big Data