我用R来分析我的硕士论文 我有以下数据框:STOF:学生与员工的比率
HEI.ID X2007 X2008 X2009 X2010 X2011 X2012
1 OP 41.8 147.6 90.3 82.9 106.8 63.0
2 MO 20.0 20.8 21.1 20.9 12.6 20.6
3 SD 21.2 32.3 25.7 23.9 25.0 40.1
4 UN 51.8 39.8 19.9 20.9 21.6 22.5
5 WS 18.0 19.9 15.3 13.6 15.7 15.2
6 BF 11.5 36.9 20.0 23.2 18.2 23.8
7 ME 34.2 30.3 28.4 30.1 31.5 25.6
8 IM 7.7 18.1 20.5 14.6 17.2 17.1
9 OM 11.4 11.2 12.2 11.1 13.4 19.2
10 DC 14.3 28.7 20.1 17.0 22.3 16.2
11 OC 28.6 44.0 24.9 27.9 34.0 30.7
然后我使用此推荐对大学进行排名
HEIrank1<-(STOF[,-c(1)])
rank1 <- apply(HEIrank1,2,rank)
> HEIrank11
HEI.ID X2007 X2008 X2009 X2010 X2011 X2012
1 OP 18.0 20 20.0 20.0 20.0 20
2 MO 14.0 9 13.0 13.5 2.0 12
3 SD 15.0 16 17.0 16.0 16.0 19
4 UN 20.0 18 8.0 13.5 14.0 13
5 WS 12.0 8 4.0 7.0 6.0 8
6 BF 6.5 17 9.5 15.0 10.0 14
7 ME 17.0 15 19.0 19.0 17.0 15
8 IM 2.0 6 12.0 8.0 8.5 10
9 OM 4.5 3 2.5 3.0 3.0 11
10 DC 11.0 14 11.0 9.0 15.0 9
11 OC 16.0 19 16.0 18.0 19.0 17
我想为每个HEI(每行)绘制直方图?
答案 0 :(得分:2)
如果您使用ggplot,则不需要将其作为循环进行,您可以一次性绘制它们。此外,您需要重新格式化数据,使其格式为长格式而非短格式。您可以使用reshape包中的融合功能来执行此操作。
library(reshape2)
new.df<-melt(HEIrank11,id.vars="HEI.ID")
names(new.df)=c("HEI.ID","Year","Rank")
子串只是在每年摆脱X
library(ggplot2)
ggplot(new.df, aes(x=HEI.ID,y=Rank,fill=substring(Year,2)))+
geom_histogram(stat="identity",position="dodge")
答案 1 :(得分:1)
以下是lattice
中的解决方案:
require(lattice)
barchart(X2007+X2008+X2009+X2010+X2011+X2012 ~ HEI.ID,
data=HEIrank11,
auto.key=list(space='right')
)