转载自 作者：悦光阴 出处：http://www.cnblogs.com/ljhdo/
使用geom_bar()函数绘制条形图，条形图的高度通常表示两种情况之一：每组中的数据的个数，或数据框中列的值，高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的，stat在geom_bar()函数中有两个有效值：count和identity。默认情况下，stat="count"，这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数，并且，它与映射到y的图形属性不相容，所以，当设置stat="count"时，不能设置映射函数aes()中的y参数。如果设置stat="identity"，这意味着条形的高度表示数据数据的值，而数据的值是由aes()函数的y参数决定的，就是说，把值映射到y，所以，当设置stat="identity"时，必须设置映射函数中的y参数，把它映射到数值变量。
geom_bar()函数的定义是：
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", width=0.9, position="stack")
参数注释：
stat：设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，identity表示条形的高度是变量的值；
position：位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等，但是高度表示的数量是不尽相同的。 position参数也可以由两个函数来控制，参数vjust和widht是相对值：
position_stack(vjust =1, reverse = FALSE)
position_dodge(width = NULL)
position_fill(vjust =1, reverse = FALSE)
width：条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9
color：条形图的线条颜色
fill：条形图的填充色
本文使用vcd包中的Arthritis数据集来演示如何创建条形图。
一，绘制基本的条形图
使用geom_bar()函数绘制条形图，
ggplot(data=ToothGrowth, mapping=aes(x=dose))+ geom_bar(stat="count")
当然，我们也可以先对数据进行处理，得到按照Improved进行分类的频数分布表，然后使用geom_bar()绘制条形图：
mytable <- with(Arthritis,table(Improved))
df <-as.data.frame(mytable)
ggplot(data=df, mapping=aes(x=Improved,y=Freq))+ geom_bar(stat="identity")
绘制的条形图是相同的，如下图所示：
二，修改条形图的图形属性
条形图的图形属性包括条形图的宽度，条形图的颜色，条形图的标签，分组和修改图例的位置等。
1，修改条形图的宽度和颜色
把条形图的相对宽度设置为0.5，线条颜色设置为red，填充色设置为steelblue
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved))+ geom_bar(stat="count",width=0.5, color='red',fill='steelblue')
2，设置条形图的文本
使用geom_text()为条形图添加文本，显示条形图的高度，并调整文本的位置和大小。
当stat="count"时，设置文本的标签需要使用一个特殊的变量 aes(label=..count..)， 表示的是变量值的数量。
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved))+ geom_bar(stat="count",width=0.5, color='red',fill='steelblue')+ geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+ theme_minimal()
当stat="identity"时，设置文本的标签需要设置y轴的值，aes(lable=Freq)，表示的变量的值。
mytable <- with(Arthritis,table(Improved))
df <- as.data.frame(mytable)
ggplot(data=df, mapping=aes(x=Improved,y=Freq))+
geom_bar(stat="identity",width=0.5, color='red',fill='steelblue')+
geom_text(aes(label=Freq), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
theme_minimal()
3，按照分组修改条形图的图形属性
把条形图按照Improved变量进行分组，设置每个分组的填充色，这通过aes(fill=Improved)来实现，每个分组的填充色依次是scale_color_manual()定义的颜色：
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+ geom_bar(stat="count",width=0.5)+ scale_color_manual(values=c("#999999","#E69F00","#56B4E9"))+ geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+ theme_minimal()
4，修改图例的位置
修改图例的位置，通过theme(legend.position=) 来实现，默认的位置是right，有效值是right、top、bottom、left和none，其中none是指移除图例。
p <- ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+
geom_bar(stat="count",width=0.5)+
scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
theme_minimal()
p + theme(legend.position="top")
p + theme(legend.position="bottom")
# Remove legend
p + theme(legend.position="none")
5，修改条形图的顺序
通过scale_x_discrete()函数修改标度的顺序：
p <- ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Improved))+
geom_bar(stat="count",width=0.5)+
scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
theme_minimal()
p + scale_x_discrete(limits=c("Marked","Some", "None"))
三，包含分组的条形图
分组的条形图如何摆放，是由geom_bar()函数的position参数确定的，默认值是stack，表示堆叠摆放、dodge表示并行摆放、fill表示按照比例来堆叠条形图。
1，堆叠摆放
设置geom_bar()的position参数为"stack"，在向条形图添加文本时，使用position=position_stack(0.5)，调整文本的相对位置。
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+ geom_bar(stat="count",width=0.5,position='stack')+ scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+ geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="white", size=3.5,position=position_stack(0.5))+ theme_minimal()
2，并行摆放
调整y轴的最大值，使用position=position_dodge(0.5),vjust=-0.5 来调整文本的位置
y_max <- max(aggregate(ID~Improved+Sex,data=Arthritis,length)$ID)
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+
geom_bar(stat="count",width=0.5,position='dodge')+
scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+
ylim(0,y_max+5)+
geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="black", size=3.5,position=position_dodge(0.5),vjust=-0.5)+
theme_minimal()
3，按照比例堆叠条形图
需要设置geom_bar(position="fill")，并使用geom_text(position=position_fill(0.5))来调整文本的位置，如果geom_text(aes(lable=..count..))，那么表示文本显示的值是变量的数量：
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+ geom_bar(stat="count",width=0.5,position='fill')+ scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+ geom_text(stat='count',aes(label=..count..), color="white", size=3.5,position=position_fill(0.5))+ theme_minimal()
ggplot(data=Arthritis, mapping=aes(x=Improved,fill=Sex))+
geom_bar(stat="count",width=0.5,position='fill')+
scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))+
geom_text(stat='count',aes(label=scales::percent(..count../sum(..count..)))
, color="white", size=3.5,position=position_fill(0.5))+
theme_minimal()
