本节书摘来异步社区《R数据可视化手册》一书中的第2章，第2.3节，作者：【美】Winston Chang，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.3　绘制条形图

问题如何绘制条形图？

方法对变量的值绘制条形图（见图2-5左图），可以使用barplot()函数，并向其传递两个向量作为参数，第一个向量用来设定条形的高度，第二个向量用来设定每个条形对应的标签（可选）。

如果向量中的元素已被命名，则系统会自动使用元素的名字作为条形标签：

barplot(BOD$demand, names.arg=BOD$Time)``` 有时候，“条形图”表示的是分组数据中各个元素的频数（见图2-5右图）。这种条形图跟直方图有些类似，不过，其用离散取值的x轴替代了直方图中连续取值的x轴。要计算向量中各个类别的频数，可以使用table()函数。

table(mtcars$cyl)

4　6　8 11　7 14

值为4的频数为11,6的为7,8的为14

<div style="text-align: center"><img src="https://yqfile.alicdn.com/d5fe2422c1094d88db814101c25eb066402eb83a.png" width="" height=""> </div> 只需将上面的表格结果传递给barplot()函数即可绘制频数条形图：

生成频数表

barplot(table(mtcars$cyl))

对于ggplot2系统，可以使用qplot()函数得到类似的绘图结果（见图2-6）。绘制变量值的条形图时需将参数设定为geom="bar"和stat="identity"。注意变量x分别为连续取值和离散取值时输出结果的差异。

library(ggplot2)qplot(BOD$Time, BOD$demand, geom="bar", stat="identity")

将x转化为因子型变量,令系统将其视作离散值

qplot(factor(BOD$Time), BOD$demand, geom="bar", stat="identity")

<div style="text-align: center"><img src="https://yqfile.alicdn.com/c800f817caf89ccbf7b62545332f944b08f785e4.png" width="" height=""> </div> qplot()函数也可以用来绘制分组变量的频数条形图（见图2-7），事实上，这是ggplot2绘制条形图的默认方式，它比绘制变量值条形图的命令更简短。再提醒一次，注意连续x轴和离散x轴的差异。

cyl是连续变量

qplot(mtcars$cyl)

将cyl转化为因子型变量

qplot(factor(mtcars$cyl))

<div style="text-align: center"><img src="https://yqfile.alicdn.com/0e6f9cead58532fdb65a628e8a44469f44af0d22.png" width="" height=""> </div> 如果参数向量包含在同一个数据框内，则可以运行下面的语句：

变量值条形图，这里用BOD数据框中的Time列

和demand列分别作为x和y参数

qplot(Time, demand, data=BOD, geom="bar", stat="identity")

这与下面的语句等价

ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity")

频数条形图

qplot(factor(cyl), data=mtcars)

这与下面的语句等价

ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar()

另见 相关资源：敏捷开发V1.0.pptx