Histogramme

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Gängige Diagrammtypen

Diagrammtyp	Mögliche Geome
Streudiagramme	points, jitter, abline, smooth, count
Balkendiagramme	histogram, bar, col, errorbar
Liniendiagramme	line, path

Histogramme

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram()

Ein Diagramm mit gruppierten Werten
- d. h. eine statistische Funktion

`stat_bin()` using `bins = 30`.
Pick better value with `binwidth`.

Standard von 30 geraden Bins

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram()

Ein Diagramm mit gruppierten Werten
- d. h. eine statistische Funktion

# Default bin width:
diff(range(iris$Sepal.Width))/30

[1] 0.08

Intuitive und sinnvolle Bin-Breiten

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.1)

Lege immer eine sinnvolle Bin-Breite für deine Daten fest.
Keine Leerräume zwischen den Balken.

Teilstriche neu positionieren

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.1,
                 center = 0.05)

Lege immer eine sinnvolle Bin-Breite für deine Daten fest.
Keine Leerräume zwischen den Balken.
Die Beschriftungen der X-Achse befinden sich zwischen den Balken.

Verschiedene Arten

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, 
                 fill = Species)) + 
  geom_histogram(binwidth = .1, 
                 center = 0.05)

Die Standardposition ist "stack".

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width,
                 fill = Species)) + 
  geom_histogram(binwidth = .1, 
                 center = 0.05,
                 position = "stack")

position = "dodge"

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, 
                 fill = Species)) + 
  geom_histogram(binwidth = .1, 
                 center = 0.05, 
                 position = "dodge")

position = "fill"

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, 
                 fill = Species)) + 
  geom_histogram(binwidth = .1, 
                 center = 0.05, 
                 position = "fill")

Letzte Folie

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2