Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Створення Стовпчикових Діаграм | Візуалізація Даних
Аналіз Даних у R

bookСтворення Стовпчикових Діаграм

Чому використовувати стовпчикові діаграми?

Стовпчикові діаграми — один із найпоширеніших способів візуалізації категоріальних даних. Вони застосовуються для:

  • Порівняння кількостей або частот категорій;
  • Відображення групових підсумків (наприклад, середня ціна за типом пального);
  • Аналізу взаємозв'язків між двома категоріальними змінними за допомогою згрупованих або складених стовпчиків.

Незалежно від того, чи показуєте ви кількість автомобілів за типом пального, чи порівнюєте режими трансмісії між різними видами пального, стовпчикові діаграми забезпечують чітке та інтуїтивне порівняння категорій.

Синтаксис стовпчикової діаграми в ggplot2

Стовпчикову діаграму можна створити у ggplot2 за допомогою geom_bar(). Якщо вказано лише естетику x, geom_bar() автоматично підраховує кількість спостережень у кожній категорії.

ggplot(data = df, aes(x = category)) +
  geom_bar()

Якщо додатково вказати естетику y з фактичними значеннями, потрібно задати stat = "identity", щоб ggplot2 використовував надані значення замість підрахунку рядків.

ggplot(data = df, aes(x = category, y = value)) +
  geom_bar(stat = "identity")

Приклад: Кількість автомобілів за типом пального

Стовпчикова діаграма може бути використана для відображення кількості автомобілів для кожного типу пального. У цьому прикладі стовпчики заповнені світло-блакитним кольором і мають червоне обведення для акценту. Для зрозумілості додано підписи, а для чистішого вигляду застосовано theme_minimal().

ggplot(df, aes(x = fuel)) + 
  geom_bar(fill = "lightblue", color = "red") +
  labs(title = "Car Distribution by Fuel Type", 
       x = "Fuel Type", 
       y = "Count") +
  theme_minimal()

Ця візуалізація підкреслює розподіл автомобілів за різними категоріями пального, що дозволяє легко порівнювати їхню відносну наявність.

question mark

Що робить geom_bar(), коли вказано лише змінну x?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

What is the difference between stacked and grouped bar plots?

How do I customize the colors and themes in a bar plot?

Can you explain how to add labels and titles to my bar plots?

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookСтворення Стовпчикових Діаграм

Свайпніть щоб показати меню

Чому використовувати стовпчикові діаграми?

Стовпчикові діаграми — один із найпоширеніших способів візуалізації категоріальних даних. Вони застосовуються для:

  • Порівняння кількостей або частот категорій;
  • Відображення групових підсумків (наприклад, середня ціна за типом пального);
  • Аналізу взаємозв'язків між двома категоріальними змінними за допомогою згрупованих або складених стовпчиків.

Незалежно від того, чи показуєте ви кількість автомобілів за типом пального, чи порівнюєте режими трансмісії між різними видами пального, стовпчикові діаграми забезпечують чітке та інтуїтивне порівняння категорій.

Синтаксис стовпчикової діаграми в ggplot2

Стовпчикову діаграму можна створити у ggplot2 за допомогою geom_bar(). Якщо вказано лише естетику x, geom_bar() автоматично підраховує кількість спостережень у кожній категорії.

ggplot(data = df, aes(x = category)) +
  geom_bar()

Якщо додатково вказати естетику y з фактичними значеннями, потрібно задати stat = "identity", щоб ggplot2 використовував надані значення замість підрахунку рядків.

ggplot(data = df, aes(x = category, y = value)) +
  geom_bar(stat = "identity")

Приклад: Кількість автомобілів за типом пального

Стовпчикова діаграма може бути використана для відображення кількості автомобілів для кожного типу пального. У цьому прикладі стовпчики заповнені світло-блакитним кольором і мають червоне обведення для акценту. Для зрозумілості додано підписи, а для чистішого вигляду застосовано theme_minimal().

ggplot(df, aes(x = fuel)) + 
  geom_bar(fill = "lightblue", color = "red") +
  labs(title = "Car Distribution by Fuel Type", 
       x = "Fuel Type", 
       y = "Count") +
  theme_minimal()

Ця візуалізація підкреслює розподіл автомобілів за різними категоріями пального, що дозволяє легко порівнювати їхню відносну наявність.

question mark

Що робить geom_bar(), коли вказано лише змінну x?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2
some-alt