{"id":3794,"date":"2023-07-15T12:29:42","date_gmt":"2023-07-15T12:29:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/ggplot2-%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%97%e0%b9%88%e0%b8%87\/"},"modified":"2023-07-15T12:29:42","modified_gmt":"2023-07-15T12:29:42","slug":"ggplot2-%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%97%e0%b9%88%e0%b8%87","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/ggplot2-%e0%b8%8a%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%97%e0%b9%88%e0%b8%87\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19 ggplot2 (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"

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\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07<\/strong><\/span><\/p>\n

 ggplot(df, aes(x=x_variable)) +\n  geom_bar(width= .4<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d 0.9<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 1<\/strong> \u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e43\u0e14 \u0e41\u0e16\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 0<\/strong> \u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e43\u0e14 \u0e41\u0e16\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong><\/span><\/p>\n
 ggplot(df, aes(x=x_variable, y=y_variable, fill=fill_variable)) +\n  geom_bar(width= .5<\/span> , stat=' identity<\/span> ', position=position_dodge( .7<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong> \u0e08\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e48\u0e32 Position_dodge()<\/strong> \u0e08\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n
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 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'),\n                 position=c('G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G'),\n                 points=c(12, 22, 24, 23, 20, 15, 11, 30))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  team position points\n1 AG 12\n2 AG 22\n3 AF 24\n4 BG 23\n5 BF 20\n6 BF 15\n7 CF 11\n8 CG 30\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/strong> \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 0.9<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create bar plot with default spacing\n<\/span>ggplot(df, aes(x=team)) +\n  geom_bar()\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c width<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0.4<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create bar plot with increased spacing\n<\/span>ggplot(df, aes(x=team)) +\n  geom_bar(width= .4<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n
\"\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19<\/p>\n
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 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2b\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
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 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create clustered bar plot with default spacing\n<\/span>ggplot(df, aes(x=team, y=points, fill=position)) +\n  geom_bar(stat=' identity<\/span> ', position=' dodge<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
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 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create clustered bar plot with increased spacing\n<\/span>ggplot(df, aes(x=team, y=points, fill=position)) +\n  geom_bar(width= .5<\/span> , stat=' identity<\/span> ', position=position_dodge( .7<\/span> ))<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
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