R 차트에 오류 막대를 추가하는 방법(예제 포함)
다음 기본 구문을 사용하여 R의 막대 차트에 오류 막대를 추가할 수 있습니다.
ggplot(df) + geom_bar( aes (x=x, y=y), stat=' identity ') + geom_errorbar( aes (x=x, ymin=y-sd, ymax=y+sd), width= 0.4 )
다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.
예 1: 요약 데이터를 사용하여 오류 막대 추가
다섯 가지 범주에 대한 요약 통계를 표시하는 다음과 같은 데이터 프레임이 R에 있다고 가정합니다.
#create data frame df <- data. frame (category=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), value=c(12, 17, 30, 22, 19), sd=c(4, 5, 7, 4, 2)) #view data frame df category value sd 1 to 12 4 2 B 17 5 3 C 30 7 4 D 22 4 5 E 19 2
다음 코드를 사용하여 오류 막대가 있는 막대 차트를 만들어 이 데이터를 시각화할 수 있습니다.
library (ggplot2) #create bar plot with error bars ggplot(df) + geom_bar( aes (x=category, y=value), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=value-sd, ymax=value+sd), width= 0.4 )
오류 막대의 모양을 변경하려면 다음 인수를 자유롭게 사용하십시오.
- width : 오차 막대의 너비
- size : 오차 막대의 두께
- color : 오류 막대의 색상
예를 들어:
library (ggplot2) #create bar plot with custom error bars ggplot(df) + geom_bar( aes (x=category, y=value), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=value-sd, ymax=value+sd), width= 0.3 , size= 2.3 , color=' red ')
예 2: 원시 데이터를 사용하여 오차 막대 추가
다섯 가지 범주에 대한 원시 데이터를 표시하는 다음 데이터 프레임이 있다고 가정해 보겠습니다.
#make this example reproducible set. seeds (0) #create data frame df <- data. frame (category=rep(c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), each= 10 ), value=runif(50, 10, 20)) #view first six rows of data frame head(df) category value 1 A 18.96697 2 A 12.65509 3 A 13.72124 4 A 15.72853 5 A 19.08208 6 A 12.01682
다음 코드는 데이터를 요약한 다음 오류 막대가 있는 막대 차트를 만드는 방법을 보여줍니다.
library (dplyr) library (ggplot2) #summarize mean and sd for each category df_summary <- df %>% group_by(category) %>% summarize(mean=mean(value), sd=sd(value)) #view summary data df_summary # A tibble: 5 x 3 category mean sd 1 A 16.4 2.80 2B 14.9 2.99 3 C 14.6 3.25 4 D 15.2 2.48 5 E 15.8 2.41 #create bar plot with error bars ggplot(df_summary) + geom_bar( aes (x=category, y=mean), stat=' identity ', fill=' steelblue ') + geom_errorbar( aes (x=category, ymin=mean-sd, ymax=mean+sd), width= 0.3 , color=' red ')
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 데이터 시각화를 만드는 방법을 설명합니다.