什么是直方/條形圖锦亦？
直方圖（Histograms）和條形圖（Barchart）看起來沒有什么區(qū)別马绝，長得很像择示，但是這兩個并不同一種統(tǒng)計圖像束凑。具體地，通常直方圖用來描述連續(xù)型數(shù)據(jù)栅盲，比如年齡汪诉、身高、體重等谈秫。而條形圖通常用來描述分類型數(shù)據(jù)扒寄，比如性別、國家等拟烫。
對于直方圖该编，我們要做的第一步就是把連續(xù)性的數(shù)據(jù)分箱（bin），所謂的分箱實際上就是將數(shù)據(jù)按照一定的間隔進行分組硕淑。比如我們現(xiàn)在手上有100個人的年齡的數(shù)據(jù)课竣，從20歲到60歲，然后我們以10歲為間隔置媳，分別統(tǒng)計20-30于樟、30-40、40-50拇囊、50-60歲這四組的人數(shù)隔披，再進行繪圖。因此不同組之間通常是連續(xù)的寂拆，且間隔一致奢米。數(shù)據(jù)的連續(xù)性體現(xiàn)在圖像上就是柱子之間并沒有間隔抓韩。因此，直方圖可以粗略地表示出數(shù)據(jù)分布密度鬓长，被用于密度估計谒拴。
而條形圖如下列例子統(tǒng)計了不同國家的樣本數(shù)量∩娌ǎ可以看到下圖的柱子之間有間隔英上，體現(xiàn)出國家并非一個連續(xù)變量而是一個分類變量。
直方圖/條形圖怎么畫啤覆？
ggplot2提供了繪制直方圖和條形圖的功能苍日，分別為geom_bar()和geom_histogram()。具體如下：
geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
position = "stack", ...)
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count",
position = "stack", ...,)
那么這兩個函數(shù)是否有區(qū)別嗎窗声？實際上并沒有太大的區(qū)別相恃，geom_histogram()等同于geom_bar()+stat_bin()。
進一步那么我們來研究如何繪制直方圖/條形圖笨觅。
1）需要什么格式的數(shù)據(jù)
本次我們來看一個新的R提供的數(shù)據(jù)拦耐，就是閃閃發(fā)光的鉆石??Diamonds。
price：鉆石的價格见剩，單位美元
carat：鉆石的重量杀糯，單位克拉
cut：鉆石切割的質(zhì)量水平，F(xiàn)air, Good, Very Good, Premium, Ideal
color：鉆石的顏色苍苞，從J（最差）到D（最好）
clarity：鉆石的凈度固翰，I1（最差）SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (最好)
x：長度，單位mm
y：寬度羹呵，單位mm
z：深度骂际，單位mm
我們探討兩個問題——統(tǒng)計表中所有的鉆石（大約 50,000個）的重量分布以及凈度。
可以看到重量是一個連續(xù)型變量担巩，而凈度是一個分類型變量方援。所以前者我們做直方圖没炒，后者我們做條形圖涛癌。
2）如何使用ggplot2做直方圖
首先我們來看看鉆石重量的直方圖。
#加載包
library(ggplot2)
#作圖
ggplot(diamonds, aes(carat)) +
geom_histogram()
輸入上述命令后我們會得到一條提示stat_bin() using “bins = 30”. Pick better value with “binwidth”.什么意思呢送火？就是把所有的數(shù)據(jù)按照相同間隔分成了30組拳话，圖上有30個柱子。（如圖）
從圖上我們可以看到大部分的鉆石都是1克拉以下种吸，較少的鉆石是2克拉以上弃衍。
那用geom_bar()會怎么樣呢？我們來看一看坚俗。
ggplot(diamonds, aes(carat)) +
geom_bar()
可以看到如果使用上述命令镜盯，每一個重量對應的都有一個柱子岸裙，顯示了不同重量而非某個范圍的重量所對應的鉆石數(shù)量。剛剛我們說了geom_bar()+stat_bin()才是等同于geom_histogram()速缆。所以我們來看一下如果命令變成下述是怎么樣的降允？
ggplot(diamonds, aes(carat)) +
geom_bar(stat='bin')
看，就和剛才一模一樣了艺糜！
3）如何使用ggplot2做條形圖
然后我們來瞧瞧條形圖剧董。
#加載包
library(ggplot2)
#作圖
ggplot(diamonds, aes(clarity)) +
geom_bar()
從圖中我們可以看到不同等級凈度的鉆石情況。
4）如何做好看的直方/條形圖
利用下述代碼我們可以得到不同重量的鉆石切割水平的情況破停。
ggplot(diamonds, aes(carat,fill=cut)) +
geom_histogram(bins = 20,color='black')+#分為20個組翅楼，添加邊框
theme_bw()+
theme(
panel.grid = element_blank()#去除背景的分割線
)+
scale_fill_manual(values=brewer.pal(5,'Blues'))
利用下述代碼我們可以得到橫向的條形圖。
ggplot(diamonds, aes(clarity,fill=clarity)) +
geom_bar()+
theme_bw()+
theme(
panel.grid = element_blank()
)+
coord_flip()#轉(zhuǎn)為橫向
關(guān)于直方/條形圖的介紹就到這里啦真慢。大家還可以更進一步的看一看這兩個繪圖函數(shù)的功能毅臊，讓圖像變得更好看。
