Plot-nicht-numerische Daten

Wie wir dem plot eine nicht-numerische Daten in R? Ich will zeichnen (mit beliebigen Grafik-Typ - zum Beispiel, boxplot oder ein Histogramm ... etc) aa gegen bb . Ich will bb auf meiner x-Achse und die aa auf meiner y-Achse.

class(aa)
# [1] "character"
class(bb)
# [1] "character"

Wie wärs mit einigen Daten?
Nach re-Lektüre, die Sie Frage, ich bin nicht sicher, ich gab Ihnen, was Sie suchen. Sie wollen, für jeden Typ eine separate bar für jeden Namen ? In anderen Worten, willst du die Anzahl der einzelnen type ? Können Sie uns ein Beispiel für die Ausgabe des Daten-Frames, mit der Spalte(N), die Sie auf der x-Achse und y-Achse ? Ich lösche meine Antwort bald, bis das geklärt ist oder jemand anderes Antworten. Wenn es das ist, was Sie wollen, ich werde ändern Sie meine Antwort auf Ihre Kommentare.
Es gibt zwei Möglichkeiten, um zu interpretieren, was Sie gesagt haben. Der einfachste Weg, um meine Frage zu beantworten ist ein Blick auf den Inhalt df_summary in meine Antwort und lassen Sie mich wissen, wenn das ist die Tabelle, die Sie erwarten würden (d.h. zählt pro Typ). Wenn ja, dann ist meine Antwort deckt, was Sie gefragt haben.
Können Sie den code testen, sowieso. Dies ist kein Fehler, es ist sagen Sie, dass die Funktionen in dplyr haben die gleichen Namen wie die anderen Pakete und die dplyr aufgerufen werden, wenn Sie nicht explizit angeben, das Paket. Zum Beispiel, wenn Sie anrufen filter, dplyr::filter wird nun verwendet werden. Wenn Sie möchten, dass die version in der stats - Paket, müssen Sie geben Sie stats::filter. Dies kann lästig sein, aber es kommt vor, dass mehrere Pakete haben die gleiche Funktion Namen.
Sie nicht wirklich wollen, um loszuwerden von Ihnen, wie Sie haben, vorsichtig zu sein in dieser situation (d.h. wenn Sie mehrere Pakete in R, die die gleiche Funktion Namen). Das ist wirklich eine andere Frage, und möchten Sie vielleicht, um google diese Frage, da bin ich sicher, dass viele Ihrer Fragen wurden beantwortet auf dieser (wahrscheinlich auch SO).

InformationsquelleAutor | 2016-01-25

plot r

Können Sie dplyr und ggplot.

Vorausgesetzt, der Eingang ist in df (siehe Ende von diesem post für input-Daten)

library(dplyr)
library(ggplot)

## Assuming the data is in the file 'Types.csv'
df <- read.csv('Types.csv')

df_summary <-
    df                          %>% # Pipe df into group_by
    group_by(type)              %>% # grouping by 'type' column
    summarise(name_count = n())     # calculate the name count for each group
## 'df_summary' now contains the summary data for each 'type'
df_summary

##     type name_count
##    (chr)      (int)
##1     dos          6
##2  normal          1
##3   probe          4
##4     r2l          8
##5     u2r          4
##6 unknown          1

### Two ways to plot using ggplot

## (1) Plot pre summarized data: 'df_summary'.
ggplot(df_summary, aes(type, name_count)) +  # 
    geom_bar(stat = 'identity')              # stat='identity' is used for summarized data.

## (2) Bar plot on original data frame (not summarised)
ggplot(df, aes(type))      +
    geom_bar()             + # 'stat' isn't needed here.
    labs(y = 'name_count')

Hier ist der plot von df_summary

Plot-nicht-numerische Daten

Können Sie auch die folgenden Texte hinzufügen und ein plot title (plot-Ergebnisse nicht angezeigt, für diese

ggplot(df, aes(type)) +
    geom_bar() +
    labs(x = 'Type', y = 'Count') +
    ggtitle('Type Counts')

Hinzufügen von text-Etiketten nur über den Balken (in diesem Fall die Frequenzen der einzelnen Kategorien), hinzufügen geom_text können verwendet werden, wie unten (plot-Ergebnisse nicht gezeigt).

ggplot(df_summary, aes(type, name_count)) +
    geom_bar(stat = 'identity') +
    geom_text(aes(label = name_count), vjust = -1) +
    ggtitle('Type Counts')

## OR

ggplot(df, aes(type)) +
    geom_bar() +
    labs(x = 'Type', y = 'Count') +
    geom_text(stat = 'count', aes(label = ..count..), vjust = -1) +
    ggtitle('Type Counts')

Input-Daten

df <- read.table(header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE, text='
         name    type
           back     dos
buffer_overflow     u2r
      ftp_write     r2l
   guess_passwd     r2l
           imap     r2l
        ipsweep   probe
           land     dos
     loadmodule     u2r
       multihop     r2l
        neptune     dos
           nmap   probe
           perl     u2r
            phf     r2l
            pod     dos
      portsweep   probe
        rootkit     u2r
          satan   probe
          smurf     dos
            spy     r2l
       teardrop     dos
    warezclient     r2l
    warezmaster     r2l
         normal  normal
        unknown unknown')

Die %>% - operator ist ein pipe-operator. Ich will mehr Kommentare in der Antwort.
Sie könnten versuchen, so etwas wie

ggplot(df_summary, aes(type, name_count)) +  geom_bar(stat = 'identity') + geom_text(aes(label = name_count), position = position_dodge(width = 1), vjust = -1)

. Ich will hinzufügen, diese auf die Lösung, wenn dieses für Sie arbeitet.
Für die verschiedenen Farben für Ihre bars, die Sie tun sollten, so etwas wie ggplot(df_summary, aes(type, name_count, fill = type)). Wenn Sie fill erhalten Sie auch eine Legende. Wenn Sie google für die Einfärbung von bars in barplots, werden Sie wahrscheinlich feststellen, eine Reihe von hilfreichen, SO die Vorschläge (wie die Festlegung von Farben Ihrer Wahl).
Der Grund Ihrer in den bars waren alle darkblue ist, dass die fill="darkblue" im geom_bar setzt alle Balken die gleiche Farbe. Wenn Sie möchten, die bar Farben, anders zu sein, wie in meinem vorherigen Kommentar, Sie können die fill im aes zum zuordnen zu einer Variablen (type in diesem Fall).
ja, das stimmt. Wir können auch Bearbeiten Sie die Standard-Legende-Titel und eine ganze Reihe von änderungen, die ist cool. Ich kann berechnen Sie den Anteil jeder Frequenz und drucken Sie es aber, können wir hinzufügen, der Anteil an den Beschriftungen oberhalb der bar? Zum Beispiel: so etwas wie 120(35%) - was bedeutet die Frequenz (name_count) in unserem Fall und 35% ist der Anteil der insgesamt. Mit der Summe der einzelnen Frequenz auf jede bar und zu welchem Prozentsatz es ist, wäre schön. können wir?

InformationsquelleAutor steveb

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