Criar Histograma Empilhado em R

Sabemos que o R é considerado como uma linguagem de programação poderosa para a análise de dados e estatística. Por esta razão, R está equipado com muitas funções para diferentes tipos de gráficos e parcelas. Tais gráficos são muito úteis e podem fornecer bons conhecimentos sobre os dados.

Um desses gráficos disponíveis é o histograma. Um histograma é utilizado para traçar uma distribuição com diferentes barras. Este tutorial demonstrará como criar um histograma simples utilizando a função hist() e cobrirá também histogramas empilhados com múltiplas populações utilizando funções hist() e ggplot().

O código seguinte mostra um histograma simples utilizando a função hist().

value1 = c(20,20,25,25,40,35,30,20,35)
hist(value1,col = "red")

Muitas outras personalizações podem ser adicionadas ao gráfico utilizando diferentes parâmetros disponíveis na função hist(). Também podemos utilizar ggplot() para o mesmo fim.

Quando lidamos com histogramas empilhados, temos duas ou mais populações plotadas no mesmo gráfico. Podemos fazê-lo de duas maneiras, ou temos duas variáveis diferentes que devem ser plotadas no mesmo gráfico, ou temos uma variável com categorias diferentes.

Para a primeira abordagem, utilizaremos a função hist(). O seguinte trecho de código explica como:

value1 = c(20,20,25,25,40,35,30,20,35)
value2 = c(15,25,30,25,25,20,40,40,40)

hist(value1,col = "red")
hist(value3, add = T, col = "blue")

Neste método, criámos um histograma simples e adicionámos o segundo gráfico ao primeiro utilizando o parâmetro add.

Para a segunda abordagem, utilizaremos um array de dados de amostra integrado chamado iris. Ele contém os detalhes de 3 espécies de plantas. Traçaremos a coluna Sepal.Width utilizando a função ggplot(). Devemos carregar a biblioteca ggplot2 para utilizar a função ggplot().

library(ggplot2)
ggplot(data=iris, aes(x=Sepal.Width,fill = Species)) + geom_histogram()

O geom_histogram especifica o tipo de parcela como um histograma. Na função ggplot(), especificamos a variável a ser plotada, e colorimos o histograma com base na variável categórica, Species.