棒グラフ

普通の棒グラフ

小樽市の地域ごとの家庭数の棒グラフ。

  1. #変数barにggplotをdataデータを基にして適用
  2. bar <- ggplot()+
  3. #geom_pointで棒グラフの指定、横軸はregionをhouseholdsの値を参照し昇順に並び替えたもの、縦軸はH27のデータを用いる。
  4. geom_bar(data = data,mapping = aes(x =reorder(region,-households),y=households),stat="identity")
  5. #bar0.pngとして出力
  6. ggsave(file="bar0.png",plot = abc,width = 30,height = 5)

色付き棒グラフ

上の棒グラフに色を付けたバージョン。

  1. abc <- ggplot()+
  2. #地方ごとに色を指定するfill=districtを追加
  3. geom_bar(data = data,mapping = aes(x =reorder(region,-households),y=households,fill=region),stat="identity")
  4. ggsave(file="bar1.png",plot = abc,width = 30,height = 5)

地方ごとの棒グラフ

小樽市のざっくりの地域ごとの家庭数の棒グラフ。(オタモイ１丁目、２丁目をまとめてオタモイとしてカウント）

  1. abc <- ggplot()+
  2. #regionをdistrictに変更
  3. geom_bar(data = data,mapping = aes(x =reorder(district,-households),y=households,fill=district),stat="identity")
  4. ggsave(file="bar2.png",plot = abc,width = 30,height = 5)

人口割合を示す棒グラフ

小樽市の地域の割合を表したグラフ。（オタモイなら１丁目と２丁目で色を微妙に変えているが、画像ではわかりにくい）

  1. abc <- ggplot()+
  2. #position="fill"を追加
  3. geom_bar(data = data,mapping = aes(x =reorder(district,-households),y=households,fill=district),stat="identity",position="fill")
  4. ggsave(file="bar3.png",plot = abc,width = 30,height = 5)

棒グラフを丸めたもの

色付き棒グラフをまとめたもの

  1. abc <- ggplot()+
  2. geom_bar(data = data,mapping = aes(x =reorder(district,-households),y=households,fill=district),stat="identity")+
  3. #coord_polarを追加
  4. coord_polar()
  5. ggsave(file="bar5.png",plot = abc,width = 5,height = 5)