data%>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n()) %>% group_by(diabetes) %>% mutate(prop = round(count/sum(count),3)) %>% ggplot( aes(x =diabetes, y =prop, fill =gender)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + labs(x = "diabetes", y = "Value", title="Diabetes vs Gender") + theme_classic()+ theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))详细分析这段代码
时间: 2024-03-30 15:37:16 浏览: 21
这段代码的作用是对 `data` 数据集中的 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组统计,并使用 ggplot2 包绘制一个堆叠柱状图。
具体解释如下:
1. `data %>% group_by(diabetes, gender) %>% summarise(count = n())`: 首先对数据集 `data` 进行分组,按照 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组,然后使用 `summarise()` 函数统计各组的频数,将结果保存为一个新的数据集。
2. `%>% group_by(diabetes) %>% mutate(prop = round(count/sum(count), 3))`: 将新的数据集再次按照 `diabetes` 变量进行分组,然后使用 `mutate()` 函数计算每个分组内的比例,并将结果保存为一个新的变量 `prop`,其中 `round()` 函数用于四舍五入保留三位小数。
3. `%>% ggplot(aes(x = diabetes, y = prop, fill = gender))`: 将新的数据集传递给 ggplot2 对象,并指定 x 轴变量为 `diabetes`,y 轴变量为 `prop`,fill 为 `gender` 变量,用于绘制堆叠柱状图。
4. `geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")`: 在 ggplot2 对象上添加堆叠柱状图层,其中 `stat = "identity"` 表示使用原始数据绘制柱状图,`position = "dodge"` 表示并排展示不同取值的柱状图。
5. `labs(x = "diabetes", y = "Value", title = "Diabetes vs Gender")`: 设置 x 轴标签为 "diabetes",y 轴标签为 "Value",图形标题为 "Diabetes vs Gender"。
6. `theme_classic()`: 设置图形主题为经典主题,包括白色背景和黑色坐标轴线。
7. `theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))`: 设置图形主题,其中 `plot.title = element_text(hjust = 0.5)` 表示将图形标题居中显示。
综上,这段代码的作用是对 `data` 数据集中的 `diabetes` 和 `gender` 变量进行分组统计,并使用 ggplot2 包绘制一个堆叠柱状图,用于比较不同性别下不同糖尿病类型的发病情况。