如何從數據幀中創建直方圖R

我想從數據幀創建直方圖，但每次使用代碼時都會得到錯誤'x' must be numeric。如何從數據幀中創建直方圖R

df <- data.frame(col1 = c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120), 
    col2 = c(10, 21, 31, 41, 51, 61, 72, 82, 92, 104, 114, 134)) 

    hist(df)

來源

2017-04-23 Deividas Kiznis

'df $ col1'和'df $ col2'是數字。 – jogo

您不能在數據框外創建直方圖。基'hist'函數期望數字向量（即來自數據幀的列）。 'ggplot'可以處理數據幀，但是無論如何將會使用來自一列的值（儘管它可能使用另一列來進行分組）。 –

你可以做

hist(df$col1)

或

with(df, hist(col2))

如果希望所有列各自在自己的直方圖，你也許可以做這樣的事情

par(mfrow=c(2,1)) 
histout=apply(df,2,hist)

來源

2017-04-24 03:30:38

我建議使用ggplot庫這裏有一個例子

generateHistogram <- function(columnName) { 
    #I used library(ggplot2) 
    houseDFPlot <- ggplot(data=DF, aes(x=DF[columnName])) 
    #layering 
    houseDFPlot + geom_histogram() 
}

來源

2017-10-29 14:03:35 ibrahimgunes

請考慮其他可視化你的例子，作爲直方圖未必是最適合的COL1和COL2比較非常相似的數據。在你的情況下，這將是第一變換的DF成整齊格式

library(ggplot2) 
library(tidyr) 

df_tidy <- gather(df, cols, value)

，然後使用該高亮顯示在數據中的小差異下面的圖表中的一個有用：

如密度圖表：

ggplot(df_tidy, aes(x = value)) + 
    geom_density(aes(color=cols))

或散點圖：

ggplot(df_tidy, aes(x = value, y=cols)) + 
    geom_point(aes(color=cols), size=3) + 
    scale_x_continuous(breaks = c(0,25,50,75,100,125))

或boxplot：

ggplot(df_tidy, aes(x = cols, y=value)) + 
    geom_boxplot(aes(fill=cols))

來源

2017-11-18 17:27:31

如何從數據幀中創建直方圖R

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