R 使用数据表绘制堆叠条形图
我试图绘制一个堆叠的条形图，但我遗漏了一些东西。我有以下数据表示例：R 使用数据表绘制堆叠条形图,r,ggplot2,data.table,R,Ggplot2,Data.table,我试图绘制一个堆叠的条形图，但我遗漏了一些东西。我有以下数据表示例： hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96 1: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2: 0 0 0 0 0 0 0
hdisk86 hdisk88 hdisk90 hdisk89 hdisk91 hdisk92 hdisk93 hdisk94 hdisk96
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3: 0 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk95 hdisk98 hdisk97 hdisk99 hdisk100 hdisk101 hdisk102 hdisk103 hdisk108
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hdisk107 hdisk104 hdisk105 hdisk109 hdisk110 hdisk112 hdisk111 hdisk113
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hdisk114 hdisk115 hdisk116 hdisk117 hdisk87 hdisk118 hdisk120 hdisk119
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hdisk122 hdisk123 hdisk124 hdisk125 hdisk121 hdisk127 hdisk126 hdisk2 hdisk3
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hdisk5 hdisk4 hdisk6 hdisk10 hdisk11 hdisk8 hdisk12 hdisk9 hdisk18 hdisk14
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hdisk15 hdisk17 hdisk16 hdisk13 hdisk106 hdisk19 hdisk20 hdisk7 hdisk21
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hdisk28 hdisk33 hdisk32 hdisk27 hdisk30 hdisk23 hdisk35 hdisk40 hdisk25
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hdisk41 hdisk39 hdisk38 hdisk43 hdisk22 hdisk36 hdisk31 hdisk45 hdisk29
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hdisk44 hdisk34 hdisk37 hdisk48 hdisk24 hdisk47 hdisk42 hdisk46 hdisk49
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hdisk64 hdisk61 hdisk65 hdisk60 hdisk67 hdisk66 hdisk57 hdisk51 hdisk69
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hdisk78 hdisk85 hdisk81 hdisk80 hdisk83 hdisk79 hdisk82 hdisk77 hdisk84
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hdisk26 hdisk0 hdisk1 hdisk128 hdisk129 hdisk130 hdisk131 hdisk132 hdisk133
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2: 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0
hdisk142 hdisk143 hdisk144 hdisk145 hdisk146 hdisk147 hdisk148 hdisk149
1: 0 0 0 0 0 0 0 0
2: 0 0 0 0 0 0 0 0
3: 0 0 0 0 0 0 0 0
Summary
1: Avg
2: WAvg
3: Max
d <- grep("hdisk", names(DT), value = T)
DT_mdf <- melt(DT,
id.vars="Summary",
measure.vars=d,
variable.name="hdisks",
value.name="percentage")
# Plot line graphics...
g1 <- ggplot(DT_mdf, aes(x=hdisks, y=percentage, fill=Summary)) +
geom_bar(stat = "identity") +
theme_excel() +
scale_color_excel() +
scale_fill_excel()
# Saving in png format
png("CPU_ALL_g1.png", width=16*ppi, height=9*ppi, res=ppi)
plot(g1)
dev.off()
下面是长格式的数据表示例：
结构（列表）（摘要=列表（“平均”、“WAvg”、“最大”、“平均”、“WAvg”），
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“最大值”、“最大值”，
“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”，
“最大值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”、“平均值”、“平均值”、“最大值”、“平均值”，
“WAvg”、“最大”、“平均”、“WAvg”、“最大”），hdisks=结构（c（1L，
1L，1L，2L，2L，2L，3L，3L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，6L，6L，
6L，7L，7L，7L，8L，8L，9L，9L，9L，10L，10L，11L，11L，
11L，12L，12L，12L，13L，13L，14L，14L，14L，15L，15L，15L，
16L，16L，16L，17L，17L，17L，18L，18L，18L，19L，19L，19L，19L，20L，
20L，20L，21L，21L，21L，22L，22L，23L，23L，23L，24L，24L，
24L，25L，25L，25L，26L，26L，26L，27L，27L，28L，28L，28L，
29L，29L，29L，30L，30L，31L，31L，31L，32L，32L，32L，32L，33L，
33L，33L，34L，34L，34L，35L，35L，36L，36L，36L，37L，37L，
37L，38L，38L，38L，39L，39L，40L，40L，40L，41L，41L，
42L，42L，42L，43L，43L，43L，44L，44L，44L，45L，45L，45L，45L，46L，
46L，46L，47L，47L，47L，48L，48L，49L，49L，49L，50L，50L，
50L、51L、51L、51L、52L、52L、53L、53L、53L、54L、54L、54L、，
55L，55L，55L，56L，56L，57L，57L，57L，58L，58L，58L，58L，59L，
59L，59L，60L，60L，60L，61L，61L，62L，62L，62L，63L，63L，
63L，64L，64L，64L，65L，65L，66L，66L，66L，67L，67L，67L，
68L，68L，68L，69L，69L，69L，70L，70L，71L，71L，71L，71L，72L，
72L，72L，73L，73L，73L，74L，74L，75L，75L，75L，76L，76L，
76L，77L，77L，77L，78L，78L，79L，79L，79L，80L，80L，
81L，81L，81L，82L，82L，82L，83L，83L，83L，84L，84L，84L，84L，85L，
85L，85L，86L，86L，86L，87L，87L，88L，88L，88L，89L，89L，
89L、90L、90L、90L、91L、91L、92L、92L、92L、93L、93L、93L、，
94L，94L，94L，95L，95L，96L，96L，96L，97L，97L，97L，97L，97L，98L，
98L，98L，99L，99L，99L，100L，100L，101L，101L，101L，
102L、102L、102L、103L、103L、104L、104L、104L、105L、105L、，
105L、106L、106L、106L、107L、107L、107L、108L、108L、108L、109L、，
109L、109L、110L、110L、110L、111L、111L、111L、112L、112L、112L、，
113L、113L、113L、114L、114L、114L、115L、115L、115L、116L、116L、，
116L、117L、117L、118L、118L、118L、119L、119L、119L、120L、，
120L、120L、121L、121L、121L、122L、122L、122L、123L、123L、，
# Plot line graphics...
g1 <- ggplot(DT_mdf, aes(x=hdisks, y=percentage, fill=Summary)) +
geom_bar(stat = "identity") +
theme_excel() +
scale_color_excel() +
scale_fill_excel()
# Saving in png format
png("CPU_ALL_g1.png", width=16*ppi, height=9*ppi, res=ppi)
plot(g1)
dev.off()
Saving 7 x 7 in image
Don't know how to automatically pick scale for object of type list. Defaulting to continuous
Error in pmin(y, 0) : object 'y' not found
Calls: ggsave ... transform -> transform.data.frame -> eval -> eval -> pmin
Execution halted