1 Απεικόνιση μίας μεταβλητής

2 Από λίστα τιμών

Εδώ θ’ ασχοληθούμε πάλι με τα δεδομένα από τη Γενική Γραμματεία Ισότητας, όπως κάναμε στην ενότητα Κυκλικό διάγραμμα.

Είναι φανερό ότι το κυκλικό διάγραμμα δεν μπορεί ν’ απεικονίσει ευδιάκριτα μικροδιαφορές που μπορεί να έχουν οι τιμές. Αν, όμως, μας ενδιαφέρει αυτό, αλλά όχι τόσο η σύγκριση με το σύνολο, το ιδανικό είναι το ραβδόγραμμα.

Θα ασχοληθούμε αρχικά με κάτι απλό. Θα φτιάξουμε αρχικά ένα γρήγορο ραβδόγραμμα που να απεικονίζει την εργασιακή κατάσταση των αντρών, δηλαδή να δείχνει πόσοι άντρες είναι απασχολούμενοι, πόσοι άνεργοι και πόσοι μη ενεργοί και οι τιμές να συγκρίνονται εύκολα μεταξύ τους.

Για να γίνει αυτό στην R θα χρειαστούμε την λίστα με τα αντίστοιχα νούμερα (posa) και φυσικά τι αντιπροσωπεύει το κάθε ένα (etiketes). Μαζί με τη διαγραφή των προηγουμένων έχουμε τις παρακάτω εντολές:

rm(list = ls())
posa <- c(2249.7, 388.3, 1760.6)
etiketes <- c("apasx_antras", "anerg_antras", "mh_energ_antras")

και το ραβδόγραμμα είναι έτοιμο να φτιαχτεί:

barplot(posa, names.arg = etiketes)

Πριν προχωρήσουμε σε κάτι άλλο, θα εξετάσουμε κάποιες επιπλέον παραμέτρους της συνάρτησης barplot(). Γράφοντας:

barplot(posa,
        names.arg = etiketes,
        main = "Apasxolisi stoys antres",
        xlab = "ergasiaki katastasi",
        ylab = "xiliades andron",
        col = "blue",
        density = 10)

δώσαμε τίτλο στο γράφημά μας τον «Apasxolisi stoys antres» (main = "Apasxolisi stoys antres"),
δώσαμε τίτλο στον οριζόντιο άξονα «ergasiaki katastasi» (xlab = "ergasiaki katastasi"),
δώσαμε τίτλο στον κατακόρυφο άξονα «xiliades andron» (ylab = "xiliades andron"),
χρωματίσαμε μπλε τις μπάρες (col = "blue") και
γραμμοσκιάσαμε τις μπάρες (εδώ δώσαμε density = 10, αν δίναμε πχ density = 20, η γραμμοσκίαση θα ήταν πιο πυκνή).

Ας πειραματιστούμε κι άλλο λίγο με κάποιες άλλες παραμέτρους:

barplot(posa,
        names.arg = etiketes,
        main = "Apasxolisi stoys antres",
        xlab = "xiliades andron",
        ylab = "ergasiaki katastasi",
        col = "blue",
        horiz = TRUE)

Εδώ:

δώσαμε πάλι τίτλο στο γράφημά μας τον «Apasxolisi stoys antres» (main = "Apasxolisi stoys antres")
δώσαμε τίτλο στον οριζόντιο άξονα «xiliades andron» (ylab = "xiliades andron"),
δώσαμε τίτλο στον κατακόρυφο άξονα «ergasiaki katastasi» (xlab = "ergasiaki katastasi"),
χρωματίσαμε μπλε τις μπάρες (col = "blue"),
διώξαμε τη γραμμοσκίαση (σβήσαμε την παράμετρο density) και
κάναμε οριζόντιο το ραβδόγραμμα (horiz = TRUE)

3 Από πίνακα δεδομένων

Σε αυτό το σημείο θα δούμε και ένα επιπλέον πακέτο της R, το ggplot2, που μας επιτρέπει να κάνουμε περισσότερα ακόμα με τα γραφήματά μας. Προς τούτο το εγκαθιστούμε και το φορτώνουμε:

if(!require(ggplot2)){
    install.packages("ggplot2")
    library(ggplot2)
}

Πρώτα, όμως, χρειαζόμαστε έναν πίνακα δεδομένων, οπότε ξαναγράφουμε (βλ. Κυκλικό διάγραμμα):

filo <- c("gynaika", "andras")
apasx <- c(1584, 2249.7)
anerg <- c(492.8, 388.3)
mh_energ <- c(2650.9, 1760.6)
Apasxolisi <- data.frame(FYLO=filo, APASXOLOYMENOS=apasx, ANERGOS=anerg, MH_ENERGOS=mh_energ)

Ακολούθως, γράφοντας:

AnergFylo <- ggplot(data=Apasxolisi, aes(x=FYLO, y=ANERGOS))
AnergFylo + geom_bar(stat="identity")

Αυτό που έγινε, ήταν ότι από τον πίνακα Apasxolisi (data=Apasxolisi):

##      FYLO APASXOLOYMENOS ANERGOS MH_ENERGOS
## 1 gynaika         1584.0   492.8     2650.9
## 2  andras         2249.7   388.3     1760.6

φτιάξαμε μία μπάρα για κάθε φύλο (x=FYLO) και
με ύψος όσοι και οι άνεργοι του φύλλου αυτού (y=ANERGOS).

Αν θελήσουμε να έχουμε το πλήθος των γυναικών ανά εργασιακή κατηγορία, τότε θα πρέπει να αναστρέψουμε τον πίνακα: οι γραμμές να γίνουν στήλες και οι στήλες γραμμές. Για να το πετύχουμε αυτό γράφουμε:

katastasi <- colnames(Apasxolisi)
katastasi <- katastasi[-1]
apasxG <- as.numeric(as.vector(Apasxolisi[1,c(2:4)]))
apasxA <- as.numeric(as.vector(Apasxolisi[2,c(2:4)]))

οπότε ο ζητούμενος πίνακας είναι ο:

ApasxAntistr <- data.frame(KATASTASH=katastasi, GYNAIKES=apasxG, ANTRES=apasxA)
ApasxAntistr

##        KATASTASH GYNAIKES ANTRES
## 1 APASXOLOYMENOS   1584.0 2249.7
## 2        ANERGOS    492.8  388.3
## 3     MH_ENERGOS   2650.9 1760.6

Κατά συνέπεια, το ραβδόγραμμα που λέγαμε φτιάχνεται γράφοντας:

GynApasx <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES))
GynApasx + geom_bar(stat="identity")

Οπότε:

φτιάξαμε μία μπάρα για κάθε εργασιακή κατάσταση (x=KATASTASH) και
με ύψος όσες και οι γυναίκες της κατάστασης αυτής (y=GYNAIKES).

Στην περίπτωση που θέλουμε τις μπάρες οριζόντιες εκτελούμε την εντολή:

GynApasx + geom_bar(stat="identity") + coord_flip()

Αν θέλουμε να βάλουμε λίγο χρώμα στη ζωή μας, γράφουμε εντός του geom_bar() την επιλογή stat="identity", color="blue", fill="red", δηλαδή έχουμε:

GynApasx + geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="red")

κι έτσι απέκτησε το ραβδόγραμμα κόκκινο γέμισμα και μπλε περίγραμμα.

Υπάρχει και η επιλογή να διαφοροποιηθεί το χρώμα της κάθε μπάρας. Αυτό επιτυγχάνεται γράφοντας:

GynApasxMultyCol1 <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES, color=KATASTASH))
GynApasxMultyCol1 + geom_bar(stat="identity", fill="white")

GynApasxMultyCol2 <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES, fill=KATASTASH))
GynApasxMultyCol2 + geom_bar(stat="identity")

Αν θέλουμε κάθε μπάρα να συνοδεύεται και από την αντίστοιχη τιμή της, τότε γράφουμε:

GynApasx + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(label=GYNAIKES), vjust=1.6, color="white", size=3.5)

Κι έτσι έχουμε το αρχικό μας ραβδόγραμμα με τιμές. Φυσικά, μπορούσαμε να έχουμε, αντί για GynApasx, το GynApasxMultyCol1 ή το GynApasxMultyCol2, αν θέλαμε να βάλουμε τιμές στα χρωματιστά ραβδογράμματα.

Συγκεκριμένα, όσον αφορά τη συνάρτηση geom_text, δίνοντας τιμές στην παράμετρο:

color= προσδιορίζουμε το χρώμα,
size= προσδιορίζουμε το μέγεθος της γραμματοσειράς,
vjust= προσδιορίζουμε την απόσταση προς τα κάτω από την κορυφή της κάθε μπάρας, άρα βάζοντας αρνητικές τιμές η ετικέτα ανεβαίνει πάνω από την μπάρα.

4 Απεικόνιση πολλών μεταβλητών

Ας υποθέσουμε τώρα ότι θέλουμε ν’ απεικονίσουμε την εργασιακή κατάσταση των αντρών και των γυναικών μαζί. Προς τούτο θα χρειαστεί να αναδιαμορφώσουμε πάλι τον πίνακα. Αυτό θα γίνει ακολουθώντας τις οδηγίες από την ενότητα Αναδιαμόρφωση πίνακα:

if(!require(reshape)){
    install.packages("reshape")
    library(reshape)
}
if(!require(reshape2)){
    install.packages("reshape2")
    library(reshape2)
}
ApasxMakri <- melt(data = Apasxolisi, 
                       id.vars = c("FYLO"),
                       measure.vars = c("APASXOLOYMENOS","ANERGOS","MH_ENERGOS"),
                       variable.name = "KATASTASI",
                       value.name = "PLHTHOS")

Ακολούθως, γράφουμε:

EllFyla <- ggplot(data=ApasxMakri, aes(x=FYLO, y=PLHTHOS, fill=KATASTASI))
EllFyla + geom_bar(stat="identity")

κι έτσι έχουμε ένα ραβδόγραμμα που απεικονίζει το πλήθος των ανδρών και των γυναικών στην Ελλάδα, όπου η κάθε μπάρα έχει χρωματιστεί με βάση την εργασιακή κατάσταση στο κάθε φύλο.

Γράφοντας από την άλλη αυτό:

EllApasx <- ggplot(data=ApasxMakri, aes(x=KATASTASI, y=PLHTHOS, fill=FYLO))
EllApasx + geom_bar(stat="identity")

έχουμε ένα ραβδόγραμμα που απεικονίζει το πλήθος των ανθρώπων σε κάθε εργασιακή κατάσταση, όπου η κάθε μπάρα έχει χρωματιστεί με βάση τα φύλα που υπάρχουν σε κάθε κατάσταση.

Πολλές φορές βολεύει να είναι οι αντίστοιχες μπάρες δίπλα-δίπλα κι όχι η μία πάνω στην άλλη. Αυτό επιτυγχάνεται γράφοντας position=position_dodge() εντός του geom_bar(). Έτσι γράφουμε:

EllFyla + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge())

αν θέλουμε να ομαδοποιηθούν οι μπάρες με βάση τα φύλα.

Επίσης μπορούμε να γράψουμε:

EllApasx + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge())

αν θέλουμε να ομαδοποιηθούν με βάση την εργασιακή κατάσταση.

Φυσικά, μπορούμε κι εδώ να βάλουμε ετικέτες με τα νούμερα των αντίστοιχων μπαρών, γράφοντας:

EllFyla + 
  geom_bar(stat="identity",position=position_dodge()) +
  geom_text(aes(label=PLHTHOS), vjust=1.6, color="white", position = position_dodge(0.9), size=3.5)

EllApasx + 
  geom_bar(stat="identity",position=position_dodge()) +
  geom_text(aes(label=PLHTHOS), vjust=1.6, color="white", position = position_dodge(0.9), size=3.5)

Ανάλογα σε ποιο ραβδόγραμμμα θέλουμε να επισυνάψουμε ετικέτες.

Συνολικά ο κώδικά μας έχει ως εξής:

rm(list = ls())
posa <- c(2249.7, 388.3, 1760.6)
etiketes <- c("apasx_antras", "anerg_antras", "mh_energ_antras")
barplot(posa, names.arg = etiketes)
barplot(posa,
        names.arg = etiketes,
        main = "Apasxolisi stoys antres",
        xlab = "ergasiaki katastasi",
        ylab = "xiliades andron",
        col = "blue",
        density = 20)
barplot(posa,
        names.arg = etiketes,
        main = "Apasxolisi stoys antres",
        xlab = "xiliades andron",
        ylab = "ergasiaki katastasi",
        col = "blue",
        horiz = TRUE)
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
filo <- c("gynaika", "andras")
apasx <- c(1584, 2249.7)
anerg <- c(492.8, 388.3)
mh_energ <- c(2650.9, 1760.6)
Apasxolisi <- data.frame(FYLO=filo, APASXOLOYMENOS=apasx, ANERGOS=anerg, MH_ENERGOS=mh_energ)
AnergFylo <- ggplot(data=Apasxolisi, aes(x=FYLO, y=ANERGOS))
AnergFylo + geom_bar(stat="identity")
katastasi <- colnames(Apasxolisi)
katastasi <- katastasi[-1]
apasxG <- as.numeric(as.vector(Apasxolisi[1,c(2:4)]))
apasxA <- as.numeric(as.vector(Apasxolisi[2,c(2:4)]))
ApasxAntistr <- data.frame(KATASTASH=katastasi, GYNAIKES=apasxG, ANTRES=apasxA)
ApasxAntistr
GynApasx <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES))
GynApasx + geom_bar(stat="identity")
GynApasx + geom_bar(stat="identity") + coord_flip()
GynApasx + geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="red")
GynApasxMultyCol1 <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES, color=KATASTASH))
GynApasxMultyCol1 + geom_bar(stat="identity", fill="white")
GynApasxMultyCol2 <- ggplot(data=ApasxAntistr, aes(x=KATASTASH, y=GYNAIKES, fill=KATASTASH))
GynApasxMultyCol2 + geom_bar(stat="identity")
GynApasx + geom_bar(stat="identity") + geom_text(aes(label=GYNAIKES), vjust=1.6, color="white", size=3.5)
if(!require(reshape)){
    install.packages("reshape")
    library(reshape)
}
if(!require(reshape2)){
    install.packages("reshape2")
    library(reshape2)
}
ApasxMakri <- melt(data = Apasxolisi, 
                       id.vars = c("FYLO"),
                       measure.vars = c("APASXOLOYMENOS","ANERGOS","MH_ENERGOS"),
                       variable.name = "KATASTASI",
                       value.name = "PLHTHOS")
EllFyla <- ggplot(data=ApasxMakri, aes(x=FYLO, y=PLHTHOS, fill=KATASTASI))
EllFyla + geom_bar(stat="identity")
EllApasx <- ggplot(data=ApasxMakri, aes(x=KATASTASI, y=PLHTHOS, fill=FYLO))
EllApasx + geom_bar(stat="identity")
EllFyla + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge())
EllApasx + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge())
EllFyla + 
  geom_bar(stat="identity",position=position_dodge()) +
  geom_text(aes(label=PLHTHOS), vjust=1.6, color="white", position = position_dodge(0.9), size=3.5)
EllApasx + 
  geom_bar(stat="identity",position=position_dodge()) +
  geom_text(aes(label=PLHTHOS), vjust=1.6, color="white", position = position_dodge(0.9), size=3.5)

5 Διόρθωση σειράς

Στην παρούσα ενότητα θ’ ασχοληθούμε με τον πίνακα parabiaseis19 που φτιάξαμε στην ενότητα Συγχώνευση πινάκων κάτω-κάτω της ενότητας Προσθήκη στοιχείων σε πίνακα, αφού πρώτα διαγράψουμε τις μεταβλητές των προηγούμενων ενοτήτων:

rm(list = ls())

Είχαμε, όπως είπαμε, τα κάτωθι αρχεία:

ydataParab.xlsx (για τα θαλάσια συμβάντα):

ETOS	MHNAS	PARAB_EXY
2013	Ir	37
2013	Fe	13
2013	Mr	36
2013	Ar	25
2013	Ma	54
2013	In	28
2013	Il	17
2013	Au	11
2013	Se	16
2013	Ok	25
2013	No	20
2013	De	59
2014	Ir	64
2014	Fe	47
2014	Mr	48
2014	Ar	39
2014	Ma	26
2014	In	5
2014	Il	13
2014	Au	35
2014	Se	26
2014	Ok	29
2014	No	21
2014	De	18
2015	Ir	10
2015	Fe	16
2015	Mr	38
2015	Ar	21
2015	Ma	65
2015	In	9
2015	Il	16
2015	Au	30
2015	Se	21
2015	Ok	22
2015	No	16
2015	De	35
2016	Ir	22
2016	Fe	27
2016	Mr	46
2016	Ar	39
2016	Ma	23
2016	In	22
2016	Il	32
2016	Au	41
2016	Se	23
2016	Ok	50
2016	No	39
2016	De	50
2017	Ir	116
2017	Fe	117
2017	Mr	168
2017	Ar	193
2017	Ma	290
2017	In	135
2017	Il	160
2017	Au	172
2017	Se	142
2017	Ok	189
2017	No	179
2017	De	137
2018	Ir	124
2018	Fe	120
2018	Mr	108
2018	Ar	119
2018	Ma	146
2018	In	92
2018	Il	141
2018	Au	134
2018	Se	122
2018	Ok	143
2018	No	113
2018	De	117
2019	Ir	111
2019	Fe	70
2019	Mr	83
2019	Ar	143
2019	Ma	239
2019	In	151
2019	Il	368
2019	Au	274
2019	Se	265
2019	Ok	187
2019	No	141
2019	De	171
2020	Ir	254
2020	Fe	229
2020	Mr	193
2020	Ar	182
2020	Ma	144
2020	In	115
2020	Il	366

και enaerParab.xlsx (για τα εναέρια):

ETOS	MHNAS	PARAB_KEK	PARAB_EEX	OPL_SXHM	EMPLOKES	YPERPT_ETH_ED	SYNOLO_AER
2009	Ir	65	106	37	13	7	250
2009	Fe	47	123	34	17	2	259
2009	Mr	92	152	36	26	3	306
2009	Ar	41	160	32	27	7	229
2009	Ma	121	163	35	8	2	281
2009	In	57	146	34	25	7	247
2009	Il	50	217	42	33	12	310
2009	Au	48	225	38	34	4	293
2009	Se	43	103	31	27	1	253
2009	Ok	42	69	25	18	0	204
2009	No	47	108	26	5	2	219
2009	De	50	106	25	4	4	227
2010	Ir	70	107	26	1	0	239
2010	Fe	35	84	28	0	1	220
2010	Mr	52	114	40	1	1	324
2010	Ar	45	77	27	0	0	239
2010	Ma	129	156	30	1	0	266
2010	In	56	97	34	1	0	292
2010	Il	58	128	46	7	4	316
2010	Au	43	87	34	0	0	246
2010	Se	46	105	29	2	1	233
2010	Ok	58	92	23	0	1	215
2010	No	74	98	22	0	4	206
2010	De	63	94	28	0	8	234
2011	Ir	70	104	34	0	1	274
2011	Fe	46	84	33	0	0	265
2011	Mr	41	71	31	0	0	245
2011	Ar	47	81	31	0	0	254
2011	Ma	128	133	22	0	0	232
2011	In	41	74	25	0	0	212
2011	Il	46	81	32	0	0	198
2011	Au	41	86	30	0	0	192
2011	Se	43	89	30	5	0	199
2011	Ok	31	54	14	10	2	127
2011	No	27	42	9	1	1	96
2011	De	59	63	16	0	0	147
2012	Ir	66	84	16	1	1	146
2012	Fe	32	53	10	0	1	81
2012	Mr	93	69	21	0	0	174
2012	Ar	37	50	16	0	0	110
2012	Ma	104	107	19	0	0	194
2012	In	60	58	23	0	0	157
2012	Il	50	43	15	0	0	96
2012	Au	34	37	13	0	0	77
2012	Se	36	35	9	0	0	69
2012	Ok	35	31	9	0	0	75
2012	No	75	49	14	0	1	135
2012	De	45	30	11	0	0	91
2013	Ir	47	63	13	0	0	103
2013	Fe	47	63	9	0	0	88
2013	Mr	88	48	11	0	0	118
2013	Ar	40	45	8	0	1	74
2013	Ma	94	111	14	0	1	119
2013	In	34	31	9	0	0	62
2013	Il	48	56	14	0	2	105
2013	Au	29	34	11	0	1	76
2013	Se	48	45	14	0	3	109
2013	Ok	25	26	7	0	0	65
2013	No	52	69	11	0	2	99
2013	De	25	45	8	0	1	66
2014	Ir	71	239	18	0	2	138
2014	Fe	31	100	8	0	0	68
2014	Mr	47	109	13	0	2	105
2014	Ar	65	233	12	2	0	109
2014	Ma	136	426	14	0	2	156
2014	In	52	196	8	0	0	79
2014	Il	45	119	13	0	1	96
2014	Au	40	173	11	0	0	77
2014	Se	104	249	14	0	1	129
2014	Ok	45	125	11	0	3	88
2014	No	79	118	9	0	0	100
2014	De	86	157	14	6	3	124
2015	Ir	36	63	10	2	2	79
2015	Fe	35	97	11	0	5	84
2015	Mr	59	210	14	5	3	127
2015	Ar	65	173	10	5	2	136
2015	Ma	187	362	25	29	5	276
2015	In	66	167	16	14	1	143
2015	Il	61	153	10	5	10	111
2015	Au	39	83	5	4	0	73
2015	Se	70	135	8	5	1	87
2015	Ok	100	190	12	5	3	118
2015	No	60	75	6	1	0	80
2015	De	48	71	6	5	4	70
2016	Ir	68	83	5	3	2	89
2016	Fe	76	136	9	7	1	101
2016	Mr	69	109	5	4	0	77
2016	Ar	130	267	12	14	24	133
2016	Ma	157	321	11	6	6	159
2016	In	46	131	3	1	4	54
2016	Il	25	34	2	0	2	31
2016	Au	21	39	0	0	0	15
2016	Se	53	88	1	0	4	49
2016	Ok	69	176	7	4	4	78
2016	No	122	126	13	13	2	145
2016	De	66	161	18	16	8	85
2017	Ir	65	133	16	10	5	70
2017	Fe	81	257	26	8	11	83
2017	Mr	47	172	20	10	3	79
2017	Ar	65	254	18	20	3	97
2017	Ma	190	642	30	29	1	201
2017	In	71	202	21	25	5	96
2017	Il	59	187	20	17	4	84
2017	Au	111	346	26	15	2	139
2017	Se	134	343	34	16	0	168
2017	Ok	132	401	28	19	2	143
2017	No	93	212	7	6	3	89
2017	De	55	168	11	1	0	81
2018	Ir	94	353	11	7	1	89
2018	Fe	82	377	9	3	6	90
2018	Mr	70	190	18	9	0	68
2018	Ar	101	280	20	14	5	124
2018	Ma	202	361	16	10	0	239
2018	In	98	385	11	8	11	161
2018	Il	84	271	10	9	0	126
2018	Au	68	276	14	5	2	109
2018	Se	113	273	13	7	0	161
2018	Ok	214	381	25	15	4	236
2018	No	134	233	21	13	0	180
2018	De	141	325	28	28	18	192
2019	Ir	146	338	33	33	7	199
2019	Fe	81	245	17	16	0	124
2019	Mr	135	378	26	21	6	193
2019	Ar	136	281	23	32	5	184
2019	Ma	290	506	44	41	2	327
2019	In	127	663	28	30	10	137
2019	Il	118	355	29	39	6	161
2019	Au	95	341	27	39	11	106
2019	Se	132	413	21	15	3	171
2019	Ok	139	507	32	32	21	180
2019	No	199	342	25	28	9	208
2019	De	185	444	39	57	44	234
2020	Ir	189	597	55	69	62	261
2020	Fe	131	541	41	67	54	172
2020	Mr	181	425	36	30	58	190
2020	Ar	132	507	38	46	81	160
2020	Ma	93	420	27	36	47	120
2020	In	120	459	20	25	36	149
2020	Il	125	558	23	28	20	142
2020	Au	281	457	38	51	6	283

Κι αυτά τα συμπυκνώσαμε σ’ ένα πίνακα ονόματι parabiaseis19:

# Από προηγούμενη φορά
EXY_19 <- ydataParab[ydataParab$ETOS==2019,c("MHNAS","PARAB_EXY")]
EEX_19 <- enaerParab[enaerParab$ETOS==2019,c("MHNAS","PARAB_EEX")]
EXY_19$EIDOS <- rep("EXY",12)
EEX_19$EIDOS <- rep("EEX",12)
names(EXY_19)[names(EXY_19) == "PARAB_EXY"] <- "PARABIASEIS"
names(EEX_19)[names(EEX_19) == "PARAB_EEX"] <- "PARABIASEIS"
if(!require(dplyr)){
    install.packages("dplyr")
    library(dplyr)
}
parabiaseis19 <- bind_rows(EXY_19, EEX_19)

MHNAS	PARABIASEIS	EIDOS
Ir	111	EXY
Fe	70	EXY
Mr	83	EXY
Ar	143	EXY
Ma	239	EXY
In	151	EXY
Il	368	EXY
Au	274	EXY
Se	265	EXY
Ok	187	EXY
No	141	EXY
De	171	EXY
Ir	338	EEX
Fe	245	EEX
Mr	378	EEX
Ar	281	EEX
Ma	506	EEX
In	663	EEX
Il	355	EEX
Au	341	EEX
Se	413	EEX
Ok	507	EEX
No	342	EEX
De	444	EEX

Θέλοντας να φτιάξουμε ένα ραβδόγραμμα με τις εν λόγω παραβιάσεις εκτελούμε τον κώδικα:

parabiaseisRab <- ggplot(data=parabiaseis19, aes(x=MHNAS, y=PARABIASEIS, fill=EIDOS))
parabiaseisRab + geom_bar(stat="identity")

Όπως βλέπουμε, βγαίνει ένα «ανορθόδοξο» ραδόγραμμα. Οι μήνες έχουν αλλάξει σειρά!

Για την ακρίβεια οι μήνες μπήκαν σε αλφαβητική σειρά, ως κάποια τυχαία ονόματα χωρίς κάποια ιδιότητα που να προκαθορίζει τη σειρά τους. Για ν’ αποφύγουμε αυτό το πρόβλημα θα χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση xlim(). Αυτό θα γίνει αρχικά γράφοντας:

mines <- c("Ir","Fe","Mr","Ar","Ma","In","Il","Au","Se","Ok","No","De")

και ακολούθως:

parabiaseisRab + geom_bar(stat="identity") + xlim(mines)

Οπότε έχουμε τους μήνες βαλμένους στη σωστή χρονολογική σειρά.

Ο κώδικας που χρησιμοποιήσαμε στην παρούσα ενότητα ήταν ο:

rm(list = ls())
# Από προηγούμενη φορά
EXY_19 <- ydataParab[ydataParab$ETOS==2019,c("MHNAS","PARAB_EXY")]
EEX_19 <- enaerParab[enaerParab$ETOS==2019,c("MHNAS","PARAB_EEX")]
EXY_19$EIDOS <- rep("EXY",12)
EEX_19$EIDOS <- rep("EEX",12)
names(EXY_19)[names(EXY_19) == "PARAB_EXY"] <- "PARABIASEIS"
names(EEX_19)[names(EEX_19) == "PARAB_EEX"] <- "PARABIASEIS"
if(!require(dplyr)){
    install.packages("dplyr")
    library(dplyr)
}
parabiaseis19 <- bind_rows(EXY_19, EEX_19)
# Νέος κώδικας
parabiaseisRab <- ggplot(data=parabiaseis19, aes(x=MHNAS, y=PARABIASEIS, fill=EIDOS))
parabiaseisRab + geom_bar(stat="identity")
mines <- c("Ir","Fe","Mr","Ar","Ma","In","Il","Au","Se","Ok","No","De")
parabiaseisRab + geom_bar(stat="identity") + xlim(mines)

Ραβδόγραμμα

Κώστας Κούδας

2025-08-25

1 Απεικόνιση μίας μεταβλητής

2 Από λίστα τιμών

3 Από πίνακα δεδομένων

4 Απεικόνιση πολλών μεταβλητών

5 Διόρθωση σειράς

MHNAS	PARABIASEIS	EIDOS
Ir	111	EXY
Fe	70	EXY
Mr	83	EXY
Ar	143	EXY
Ma	239	EXY
In	151	EXY
Il	368	EXY
Au	274	EXY
Se	265	EXY
Ok	187	EXY
No	141	EXY
De	171	EXY
Ir	338	EEX
Fe	245	EEX
Mr	378	EEX
Ar	281	EEX
Ma	506	EEX
In	663	EEX
Il	355	EEX
Au	341	EEX
Se	413	EEX
Ok	507	EEX
No	342	EEX
De	444	EEX

MHNAS	PARABIASEIS	EIDOS
Ir	111	EXY
Fe	70	EXY
Mr	83	EXY
Ar	143	EXY
Ma	239	EXY
In	151	EXY
Il	368	EXY
Au	274	EXY
Se	265	EXY
Ok	187	EXY
No	141	EXY
De	171	EXY
Ir	338	EEX
Fe	245	EEX
Mr	378	EEX
Ar	281	EEX
Ma	506	EEX
In	663	EEX
Il	355	EEX
Au	341	EEX
Se	413	EEX
Ok	507	EEX
No	342	EEX
De	444	EEX

MHNAS	PARABIASEIS	EIDOS
Ir	111	EXY
Fe	70	EXY
Mr	83	EXY
Ar	143	EXY
Ma	239	EXY
In	151	EXY
Il	368	EXY
Au	274	EXY
Se	265	EXY
Ok	187	EXY
No	141	EXY
De	171	EXY
Ir	338	EEX
Fe	245	EEX
Mr	378	EEX
Ar	281	EEX
Ma	506	EEX
In	663	EEX
Il	355	EEX
Au	341	EEX
Se	413	EEX
Ok	507	EEX
No	342	EEX
De	444	EEX