极客教程R语言 使用ggsignif包在叠加条形图中添加数值
堆积条形图被简单定义为分类图，它使用户能够在同一个条形图上绘制一个或多个分类值。堆叠是将一个项目安排在另一个项目上的过程。因此，堆积条形图只不过是将两个或多个分类变量堆积在同一图上。让我们尝试使用R编程语言中的ggsignif包来实现同样的目的。安装并加载所需的包。
# install required packages
install.packages("ggplot2")
install.packages("ggsignif")
# Load the installed packages
library(ggplot2)
library(ggsignif)
创建一个有三个分类列的样本数据框架。
# Creation of data frame
df <- data.frame(Branches = c("CSE", "CSE", "CSE", "CSE",
"ECE", "ECE", "EEE", "ECE",
"CSE", "CSE", "ECE", "CSE",
"CIVIL", "CIVIL", "EEE", "ECE"),
Companies = c("Amazon", "Microsoft", "Adobe",
"Infosys", "Oracle", "Amazon",
"Adobe", "Efftronics", "Efftronics",
"Tech M", "Amazon", "Adobe",
"Infosys", "Tech M", "Amazon", "Tech M"),
Placed_Students = c(40, 38, 44, 11, 38, 61,
77, 22, 16, 66, 16, 11,
72, 16, 50, 50)
)
使用ggplot2绘制叠加条形图。
# Plotting the stacked bar plot
p <- ggplot(df, aes(Branches,
Placed_Students,
fill = Companies)) +
geom_col()
p
输出
将P值添加到堆叠的条形图中。P值用于在图上显示两个分类变量之间的显著性，使用ggsignigf包的geom_signif()。
语法
geom_signif(data, stat, position, comparisons, map_signif_level)_
其中
- data – 需要在图层上显示的数据。
- stat – 用于数据的统计转换(“signif”)
- position – 用于调整位置的字符串或函数(“identity”)
- comparisons – 一个长度为2的向量列表，需要对其进行显著性水平的比较。
- map_signif_level – 设置为TRUE可以显示默认的显著性水平注释，否则为FALSE。
- annotations – 用于设置一些代表显著性水平的值（如 “***”,0.05等）。
# Adding P values to Bar Plot using ggsignif
p <- p + ggsignif::geom_signif(annotations = 0.05,
y_position = 230,
comparisons=list(c('CSE','EEE')))
p
输出
使用ggsignif在叠加条形图中添加星星。
#Adding Stars to the Plot
p <- ggplot(df, aes(Branches, Placed_Students,
fill = Companies)) +
geom_col() +
geom_signif(annotations="*****",
y_position = 230,
xmin="CSE", xmax="EEE")
p
输出
