展示iris中的前3个值分布
我想展示每个物种中最常见的3个萼片长度值，以便将其呈现为条形图展示iris中的前3个值分布,r,R,我想展示每个物种中最常见的3个萼片长度值，以便将其呈现为条形图 library(Publish) iris$Sepal.Length<-as.character(iris$Sepal.Length) UnivariateTable(Species~Sepal.Length, data=iris) Variable Level setosa (n=50) versicolor (n=50) virginica (n=50) Total (n=150) p-value 1 Sepa
library(Publish)
iris$Sepal.Length<-as.character(iris$Sepal.Length)
UnivariateTable(Species~Sepal.Length, data=iris)
Variable Level setosa (n=50) versicolor (n=50) virginica (n=50) Total (n=150) p-value
1 Sepal.Length 4.3 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
2 4.4 3 (6.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 3 (2.0)
3 4.5 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
4 4.6 4 (8.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 4 (2.7)
5 4.7 2 (4.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 2 (1.3)
6 4.8 5 (10.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 5 (3.3)
7 4.9 4 (8.0) 1 (2.0) 1 (2.0) 6 (4.0)
8 5 8 (16.0) 2 (4.0) 0 (0.0) 10 (6.7)
9 5.1 8 (16.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 9 (6.0)
10 5.2 3 (6.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 4 (2.7)
11 5.3 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
12 5.4 5 (10.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 6 (4.0)
13 5.5 2 (4.0) 5 (10.0) 0 (0.0) 7 (4.7)
14 5.6 0 (0.0) 5 (10.0) 1 (2.0) 6 (4.0)
15 5.7 2 (4.0) 5 (10.0) 1 (2.0) 8 (5.3)
16 5.8 1 (2.0) 3 (6.0) 3 (6.0) 7 (4.7)
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18 6 0 (0.0) 4 (8.0) 2 (4.0) 6 (4.0)
19 6.1 0 (0.0) 4 (8.0) 2 (4.0) 6 (4.0)
20 6.2 0 (0.0) 2 (4.0) 2 (4.0) 4 (2.7)
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26 6.8 0 (0.0) 1 (2.0) 2 (4.0) 3 (2.0)
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28 7 0 (0.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
29 7.1 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (2.0) 1 (0.7)
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33 7.6 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (2.0) 1 (0.7)
34 7.7 0 (0.0) 0 (0.0) 4 (8.0) 4 (2.7)
35 7.9 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (2.0) 1 (0.7) < 1e-04
library(Publish)
iris$Sepal.Length<-as.character(iris$Sepal.Length)
UnivariateTable(Species~Sepal.Length, data=iris)
Variable Level setosa (n=50) versicolor (n=50) virginica (n=50) Total (n=150) p-value
1 Sepal.Length 4.3 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
2 4.4 3 (6.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 3 (2.0)
3 4.5 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
4 4.6 4 (8.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 4 (2.7)
5 4.7 2 (4.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 2 (1.3)
6 4.8 5 (10.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 5 (3.3)
7 4.9 4 (8.0) 1 (2.0) 1 (2.0) 6 (4.0)
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9 5.1 8 (16.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 9 (6.0)
10 5.2 3 (6.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 4 (2.7)
11 5.3 1 (2.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.7)
12 5.4 5 (10.0) 1 (2.0) 0 (0.0) 6 (4.0)
13 5.5 2 (4.0) 5 (10.0) 0 (0.0) 7 (4.7)
14 5.6 0 (0.0) 5 (10.0) 1 (2.0) 6 (4.0)
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18 6 0 (0.0) 4 (8.0) 2 (4.0) 6 (4.0)
19 6.1 0 (0.0) 4 (8.0) 2 (4.0) 6 (4.0)
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33 7.6 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (2.0) 1 (0.7)
34 7.7 0 (0.0) 0 (0.0) 4 (8.0) 4 (2.7)
35 7.9 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (2.0) 1 (0.7) < 1e-04
最好的H也许这会让你开始：
library(dplyr)
iris %>%
count(Species, Sepal.Length, sort = TRUE) %>%
group_by(Species) %>%
mutate(n = n/sum(n) * 100) %>%
slice(1:3)
# Species Sepal.Length n
# <fct> <chr> <dbl>
#1 setosa 5 16
#2 setosa 5.1 16
#3 setosa 4.8 10
#4 versicolor 5.5 10
#5 versicolor 5.6 10
#6 versicolor 5.7 10
#7 virginica 6.3 12
#8 virginica 6.4 10
#9 virginica 6.7 10
库（dplyr）
虹膜%>%
计数（种类，萼片长度，排序=真）%>%
组别(种类)%>%
变异（n=n/和（n）*100）%>%
切片（1:3）
#种萼片长度n
#
#1刚毛5 16
#2.5.1 16
#3刚毛4.8 10
#4彩色5.5 10
#5彩色5.6 10
#6彩色5.7 10
#7弗吉尼亚州6.3 12
#8弗吉尼亚州6.4 10
#9弗吉尼亚州6.7 10
图书馆（dplyr）
图书馆（GG2）
图书馆（比例尺）
df%
变异（萼片长度=性状（萼片长度，液滴水平=真））%>%
分组依据（种，萼片长度）%>%
总结（n=n（））%>%
变异（频率=n/和（n））%>%
排列（种类，描述（频率））%>%
变异（秩=行数（描述（频率）），
g=当（秩>3L~4L，
真~秩））%>%
解组（）%>%
分组依据（物种，g）%>%
当（g==4L~“其他”时，变异（萼片长度=case_），
真~萼片长度））%>%
总结（频率=总和（频率），
萼片长度=唯一（萼片长度））
ggplot（df、aes（因子（g）、频率、填充=物种））+
几何坐标（位置=位置减淡（宽度=0.75），宽度=0.7）+
几何体文本（aes（标签=萼片长度），位置=位置减淡（宽度=0.75），vjust=-0.2）+
连续缩放（标签=百分比）+
比例x离散（间隔=1:4，标签=c（“第一”、“第二”、“第三”、“其他”））+
花萼（x=“最常见的萼片长度”）
由（v0.3.0）于2020-07-10创建。可能类似于
lappy（split（iris$Sepal.Length，iris$Species），函数（i）sort（prop.table（table（i）），discreating=TRUE）[1:3]）