想做堆砌的柱状图，怎么设置数据格式及程序代码呀？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

想了好多天，看barplot帮助还是不能解决，求高手指点一下，谢谢啦

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：数据格式 程序代码 柱状图 barplot 高手指点 柱状图 程序

直接编辑宏  然后操作一遍

wtc#sofa 发表于 2014-7-28 15:41
直接编辑宏  然后操作一遍

R还能编辑宏吗？我也不会呀，能否用barplot命令画图呀

把数据整成矩阵形式，缺失值用NA补上，然后直接用barplot函数。
可参考帮助文档中的：
barplot(VADeaths,beside=F)
这里beside就是控制条形图是堆在一起还是并列。

mymei 发表于 2014-7-28 16:35
把数据整成矩阵形式，缺失值用NA补上，然后直接用barplot函数。
可参考帮助文档中的：
barplot(VADeaths, ...

高手，帮我看看，我附件的格式，怎么弄成矩阵呀，谢谢啦

        1        2        3        4        5        6        7        8        9        10        11        12
A        a1        a2        a3        a4        a5        a6        a7        a8        a9        a10        a11        a12
B        b1        b2        b3        b4        b5        b6        b7        b8        b9        b10        b11        b12
C        c1        c2        c3        c4        c5        c6        c7        c8        c9        c10        c11        c12

按以上这种形式把a1-a12,b1-b12,c1-c12都填好，缺失值就写成"NA"。
然后把数据拷到txt里用read.table读到R里。
再用as.matrix函数把数据框转换成矩阵。

mymei 发表于 2014-7-28 16:35
把数据整成矩阵形式，缺失值用NA补上，然后直接用barplot函数。
可参考帮助文档中的：
barplot(VADeaths, ...

labdata <- read.table("F:/2008-2013byweek,labresult1.csv",header=TRUE,sep=",")
attach(labdata)
opar <- par(no.readonly=TRUE)
counts <- matrix(data,nrow=313,ncol=3,byrow=FALSE)
counts
barplot(counts,beside=FALSE,
        main="Stacked Bar Plot",
        xlab="week",ylab="result",
        col=c("red","yellow","green"),
        legend=rownames(counts))

qianhk 发表于 2014-7-28 16:54
opar

> opar <- par(no.readonly=TRUE)
> counts <- matrix(data,nrow=313,ncol=3,byrow=FALSE)
> counts
       [,1] [,2] [,3]
  [1,]   NA   NA   NA
  [2,]   NA    1   NA
  [3,]   NA    1   NA
  [4,]   NA   NA   NA
  [5,]   NA   NA   NA
  [6,]   NA   NA   NA
  [7,]   NA   NA   NA
  [8,]   NA   NA   NA
  [9,]   NA   NA   NA
[10,]   NA   NA   NA
[11,]   NA   NA   NA
[12,]   NA   NA   NA
[13,]   NA   NA   NA
[14,]   NA   NA   NA
[15,]   NA   NA   NA
[16,]   NA   NA   NA
[17,]   NA   NA   NA
[18,]   14   14   NA
[19,]   10   41   15
[20,]   18   75   15
[21,]    3   17    2
[22,]   15   79    4
[23,]   12   75    3
[24,]    1    5    1
[25,]   NA    4    1
[26,]   NA   12   NA
[27,]    2    9    1
[28,]    1    2   NA
[29,]   NA    2   NA
[30,]   NA    2   NA
[31,]   NA    4   NA
[32,]   NA    4    1
[33,]   NA    1   NA
[34,]   NA    1   NA
[35,]   NA   NA   NA
[36,]   NA   NA   NA
[37,]   NA   NA   NA
[38,]   NA   NA   NA
[39,]   NA   NA   NA
[40,]   NA   NA   NA
[41,]   NA   NA   NA
[42,]   NA   NA   NA
[43,]   NA   NA    1
[44,]   NA   NA    1
[45,]   NA   NA    1
[46,]   NA   NA   NA
[47,]   NA   NA   NA
[48,]   NA   NA    1
[49,]   NA   NA   NA
[50,]   NA   NA    1
[51,]   NA   NA   NA
[52,]   NA   NA   NA
[53,]   NA   NA   NA
[54,]   NA   NA   NA
[55,]   NA   NA   NA
[56,]   NA   NA   NA
[57,]   NA   NA   NA
[58,]   NA   NA   NA
[59,]   NA   NA   NA
[60,]   NA   NA   NA
[61,]   NA   NA    1
[62,]   NA    2    1
[63,]    8    5    1
[64,]    9    5    2
[65,]   12   14    1
[66,]    7   13    1
[67,]   13   15    1
[68,]   30   20    7
[69,]   14   27   NA
[70,]   17   12    7
[71,]   20    9    8
[72,]   25   22    4
[73,]   26   18    4
[74,]   13   12    2
[75,]   13    6    3
[76,]   11    8    3
[77,]   23   12    2
[78,]   24    4    3
[79,]   15    4    1
[80,]   11   12    3
[81,]   15   12    6
[82,]   13    9    3
[83,]   11   10    4
[84,]   11   11    3
[85,]    9    3    1
[86,]   10    5    4
[87,]   15    3    4
[88,]    8    2    3
[89,]    7    5   NA
[90,]    7    4    3
[91,]    1   NA    2
[92,]    6    4    1
[93,]    3    4    1
[94,]    1    1    1
[95,]    7    5    1
[96,]    2    3    2
[97,]    2    5    2
[98,]    9    1    2
[99,]    6    1    3
[100,]    7    2    1
[101,]    6    2    3
[102,]    4    1    2
[103,]    4   NA   NA
[104,]    4   NA   NA
[105,]   NA    3   NA
[106,]    2   NA   NA
[107,]   NA    1   NA
[108,]    3   NA    2
[109,]   NA   NA    1
[110,]   NA    1   NA
[111,]    1   NA   NA
[112,]    1    1    2
[113,]    1    3   NA
[114,]    4    1    1
[115,]   11    3   NA
[116,]    6   12    1
[117,]   15   11    3
[118,]   17    9    8
[119,]   15    2   13
[120,]   25   13   17
[121,]   30   34    6
[122,]   26   26   14
[123,]   21   27    6
[124,]   39   50   21
[125,]   30   32   24
[126,]   22   36   17
[127,]   40   62   28
[128,]   18   50   24
[129,]   21   45   26
[130,]   18   49   36
[131,]   25   58   45
[132,]   24   83   27
[133,]   16   49   12
[134,]   20   43   10
[135,]    8   30    8
[136,]   14   29    7
[137,]    5   15    9
[138,]   10   20    5
[139,]    9   14    4
[140,]   11   17    4
[141,]   19   11   11
[142,]   17   16    8
[143,]   10   13    3
[144,]    7   11    3
[145,]    5    8    4
[146,]    5   13    2
[147,]    6   18    3
[148,]   17    6    7
[149,]    7    9    4
[150,]    5    9    7
[151,]    7    9    3
[152,]    9   12    1
[153,]    2   14    3
[154,]    2    4    4
[155,]   NA    1    1
[156,]   NA    6    2
[157,]   NA    3   NA
[158,]   NA   NA   NA
[159,]    1    1    1
[160,]   NA   NA   NA
[161,]   NA   NA   NA
[162,]   NA   NA   NA
[163,]   NA   NA   NA
[164,]   NA   NA   NA
[165,]   NA    4   NA
[166,]   NA    1   NA
[167,]    4   NA   NA
[168,]    3    1    4
[169,]    2    4    5
[170,]    6    1    1
[171,]    3    7   NA
[172,]    4    4    4
[173,]    1    5    1
[174,]   10    8    6
[175,]    5   18    7
[176,]   13   24    6
[177,]   19   26    9
[178,]   18   25   13
[179,]   20   33   14
[180,]   25   12   21
[181,]   26   34   12
[182,]   36   25   19
[183,]   12   36   10
[184,]   22   42   16
[185,]   28   26    6
[186,]   16   16    4
[187,]   13   12    2
[188,]   21   21    3
[189,]   16   22    6
[190,]   16   12    4
[191,]    3   14    1
[192,]    9   12    2
[193,]   12   15   NA
[194,]   13   28   NA
[195,]   12   20    9
[196,]    8    8    3
[197,]   10   15   NA
[198,]   20    9    2
[199,]   13    6    1
[200,]   17   11    1
[201,]   19    9   NA
[202,]   32    8    2
[203,]   26    2    2
[204,]   25    7   NA
[205,]   20    3    1
[206,]    7    3    1
[207,]    6    1   NA
[208,]    9    1    4
[209,]    6    1   NA
[210,]    6    5    1
[211,]    4   NA   NA
[212,]   NA    2   NA
[213,]   NA   NA   NA
[214,]   NA    1    1
[215,]    2    2   NA
[216,]    3    2    1
[217,]    7    2    1
[218,]    1   NA   NA
[219,]    3    2   NA
[220,]   13    7   NA
[221,]   15    8   NA
[222,]   18    3    2
[223,]   13    9   NA
[224,]   30    7    2
[225,]   36    2   NA
[226,]   21    7    2
[227,]   69   21    7
[228,]   40   33    4
[229,]   56   40   11
[230,]   77   26   19
[231,]   96   54   20
[232,]  112   78   31
[233,]   98   76   42
[234,]   73   55   22
[235,]   69   41   28
[236,]   89   38   19
[237,]   42   30   16
[238,]   27   19    9
[239,]   19   13    6
[240,]   25   26    4
[241,]   14   13    6
[242,]   20   10    2
[243,]   11    6    4
[244,]    7    4    5
[245,]    6   14    2
[246,]   15   22    4
[247,]   10   13    2
[248,]   14   12    7
[249,]   19    8    6
[250,]   11   16    2
[251,]   10    9    2
[252,]   14   18    3
[253,]    8   13    4
[254,]   18   19    1
[255,]   13    3    2
[256,]    7    8    7
[257,]    7   12    3
[258,]    7    4    5
[259,]    5    8    1
[260,]    2    2    2
[261,]    1   NA    1
[262,]   NA    2   NA
[263,]    1    3    1
[264,]    1    4    1
[265,]    2    6   NA
[266,]   NA    2    2
[267,]   NA    1    2
[268,]   NA    1   NA
[269,]    2    1    3
[270,]    8   NA    3
[271,]    5    3    6
[272,]    3    2   14
[273,]    9    3   13
[274,]    3    4   22
[275,]   11    6   28
[276,]   18   10   17
[277,]   13    9   40
[278,]   19   10   26
[279,]   20   19   36
[280,]   10   14   53
[281,]   13   11   49
[282,]   12   18   28
[283,]   18   27   60
[284,]   36   27   59
[285,]   42   45  106
[286,]   24   37   97
[287,]   36   62  123
[288,]   36   40  130
[289,]   18   16   99
[290,]   22   20   77
[291,]   13    6   34
[292,]   13    8   38
[293,]   15   17   31
[294,]    8   10   34
[295,]    5    9   34
[296,]    4    5   23
[297,]    6    9   27
[298,]   13   14   15
[299,]   18   11   22
[300,]   25   16   23
[301,]   13   11   14
[302,]    7    9   14
[303,]   32   10   22
[304,]   20   17   17
[305,]   19   13   23
[306,]   29   11   20
[307,]   32    9   27
[308,]   23   10   10
[309,]   18   11   12
[310,]   16   12    3
[311,]   10    6    6
[312,]    5    1    2
[313,]    5    1   NA

为啥还不出来堆砌图呢

试试barplot(t(counts))