ggplot2

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私はいくつかのデータをグラフ化しており、閾値に基づいて特定の列をハイライトしたいが、geom_colは色をランダムに割り当てるように見える。 dass21_scores_plot %>% ggplot(aes(dassId, score, label=score)) + geom_col(fill = ifelse(dass21_scores_plot$score == -

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grobsをリストに格納してgrobTree（）に渡すにはどうすればいいですか？

だから私はgrobsのリストを作成し、その後grobTree()にそれらを渡すためにしようとしているが、私のリスト項目はdo.call()によってgrobsとして読み込ま得ることはありません。私のリストの要素がgrobsとして読み込まれませんので、 library(purrr) library(grid) library(gridExtra) library(ggplot2) qplot(

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R（joyplot）のggridgesを使用した周期的エラー

現在、joychartを作成するために、ggridgesライブラリを使用しています。私はこれを書いた： data3 %>% mutate(ftFct = fct_rev(as.factor(ft_newnum))) %>% ggplot(aes(y = ftFct)) + geom_density_ridges(aes(x = ft, fill = paste(ftF

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複数のデータセットのggplot2凡例を作成

凡例を含むggplotに背景データをグレーで自動的に表示しようとしています。私の目的は、凡例に灰色のデータポイントを含めるか、手動のタイトルで2番目の凡例を作成することです。しかし、私は2つのいずれかを行うことに失敗します。私のデータは長い形式です。 require(ggplot2) xx<-data.frame(observation="all cats",x=1:2,y=1:2) yy<

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ggplot2のy軸ラベルとしての時間

ggplot2ボックスプロットでY軸上に時間をプロットするのに苦労しています。どのように私はy軸を時間として表示できますか？現在、私のY軸は数字で、シリーズに日付ラベルが適用されています。私は時間（HH：MM）を表示することを好むだろう代わりにデータのすべてを示すの、Y軸上にはマイデータをラベル： structure(list(Date = structure(c(17511, 17512

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LaTeXのFigureキャプションにggplotのシンボルと色を使うには？

私は論文を書いています。私は私のプロットにRを使用しています。ジャーナルのガイドラインによれば、プロットの伝説は数字のキャプションでなければならないという。だから私はそれが可能かどうか、LaTeXのキャプションにRのシンボルと色を使う方法を知りたいのですが？さらに、赤い丸はコンパイルされたドキュメントには表示されません。 R library(ggplot2) A <- seq(0, 10,

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ggplotlyで幅と高さを変更するには？幅と高さを変更する簡単な方法はありますか？

ggplotlyで幅と高さを変更する方法は？我々はggplotを使用している場合、それは私がグラフを印刷し、HTMLを保存するために htmltools::browsable(gg[[i]]) htmltools::save_html(gg[[i]],path) OR htmlwidgets::saveWidget(print(gg[[i]]), path) を使用していますggsa

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R/ggplot2でビヘイビアグラフが可能ですか？

皆さん、お手伝いをしたいと思いますが、ここに添付されているようなグラフを作成しようとしています。完全な垂直バーは、（各地域でイベントをトリガする可能性が高いと）すべての領域間で共有体験を表しています。私はプロットの色の欠如についてお詫び申し上げます。私の現在の目的では、それぞれのラベルは重要ではありませんが、後でそれらを追加することができます。ここにいくつかのサンプルデータがあります。私は現在

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purrrを使ってきちんとした評価関数をループする方法は？

私は次のデータセット（サンプル）があります：私は手動で列名を入力プログラムときには正常に動作します get_charts1 <- function(mygroup){ quo_var <- enquo(mygroup) train %>% group_by(!!quo_var) %>% count() %>% ungroup() %>%

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差Iは、以下のスキューデータを有する対数変換

とスケーリング：： set.seed(3) x <- rgamma(1e6, 0.1, .2) summary(log(x)) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # -170.637 -12.760 -5.825 -8.828 -1.745 3.807 、変換でデータを可視化データの対数変換分布 summary(log(x))