R语言ggplot2 | 用百分比格式表示数值
📋文章目录
- Percent() 函数介绍
- 例子1,在向量中格式化百分比:
- 例子2,格式化数据框列中的百分比:
- 例子3,格式化多个数据框列中的百分比:
- 如何使用percent()函数在绘图过程展示
通常在绘图时,遇到小数点的数值会默认保留原格式。如何使用百分比来展示,可以借助scales包中的percent ( )函数来解决。
Percent() 函数介绍
在 R 中将数字格式化为百分比的最简单方法是使用 scales 包中的 percent() 函数。
# 此函数使用以下语法:
percent(x, accuracy = 1)
不懂的函数可以先help或者?函数名(前提需要先加载对应R包)


介绍主要的参数:
x : 要格式化为百分比的对象
accuracy : 要四舍五入的数字。例如,使用 .01 舍入到小数点后两位
例子1,在向量中格式化百分比:
library(scales)
data <- c(0.3, 0.7, 0.14, 0.18, 0.22, 0.78)
# 精确到整数
percent(data, accuracy = 1)
# 精确到小数点1位
percent(data, accuracy = 0.1)
# 精确小数点2位
percent(data, accuracy = 0.01)

从结果来看,我们只需要在percent函数中设定好accuracy就可以了。切记,data是一个向量(例子2可以更加确定是向量)。
例子2,格式化数据框列中的百分比:
library(scales)
df = data.frame(region = c('A', 'B', 'C', 'D'),growth = c(0.3, 0.7, 0.14, 0.18))
df
# 对数据框中增长列变量以百分比格式显示数字
df$growth <- percent(df$growth, accuracy=1)
df

例子3,格式化多个数据框列中的百分比:
library(scales)
df = data.frame(region = c('A', 'B', 'C', 'D'),growth = c(0.3, 0.7, 0.14, 0.18),trend = c(0.04, 0.09, 0.22, 0.25))
df
# 对数据框中增长列和趋势列变量以百分比格式显示数字
df[2:3] <- sapply(df[2:3], function(x) percent(x, accuracy=1))
df

这里用到了sapply函数,对数据框中多列向量进行批量运行。不太懂的可以help下sapply函数的用法。
如何使用percent()函数在绘图过程展示
加载数据:

如何在ggplot2绘图时候展示,这里需要注意的,我们用了geom_text和scale_x_continuous时候都用到了percent。其中,第一个用的是percent () 函数(将数值向量格式化为百分比),第二个则是用的百分比的labels表达。
employed %>%drop_na ( ) %>%group_by(minor_occupation) %>%summarise(employ_n = sum(employ_n)) %>%mutate(pct = employ_n/sum(employ_n)) %>%arrange(desc(pct)) %>% . [1:10, ] %>%ggplot(aes(x = pct ,y = reorder(minor_occupation, pct)))+geom_col(aes(fill = I(ifelse(pct == max(pct), "#4281a4", "#9cafb7"))), width = 0.85)+geom_text(aes(label = percent(round(pct, 3)), color = I(ifelse(pct == max(pct), "white", "black"))), size = 2, hjust = 1.1) +scale_y_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, 28)) +scale_x_continuous(labels = percent, limits=c(0, 0.30), expand = c(0, 0))+
theme_light() +theme(plot.margin = ggplot2::margin(0, 10, 0, 0),plot.title = element_text(face = "bold", size = 16)) +theme(axis.ticks.y = element_blank()) +labs(y = "Minor Occupation", x = "Percent")

相关文章:
R语言ggplot2 | 用百分比格式表示数值
📋文章目录Percent() 函数介绍例子1,在向量中格式化百分比:例子2,格式化数据框列中的百分比:例子3,格式化多个数据框列中的百分比:如何使用percent()函数在绘图过程展示通常在绘图时,…...
【代码训练营】day53 | 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53. 最大子序和
所用代码 java 最长公告子序列 LeetCode 1143 题目链接:最长公告子序列 LeetCode 1143 - 中等 思路 这个相等于上一题的不连续状态 dp[i] [j]:以[0, i-1]text1和以[0, j-1]text2 的最长公共子序列的长度为dp[i] [j]递推公式: 相同&#x…...
消息队列理解
为什么使用消息队列 使⽤消息队列主要是为了: 减少响应所需时间和削峰。降低系统耦合性(解耦/提升系统可扩展性)。 当我们不使⽤消息队列的时候,所有的⽤户的请求会直接落到服务器,然后通过数据库或者 缓存响应。假…...
【Linux内核一】在Linux系统下网口数据收发包的具体流向是什么?
在TCP/IP网络分层模型里,整个协议栈被分成了物理层、链路层、网络层,传输层和应用层。物理层对应的是网卡和网线,应用层对应的是我们常见的Nginx,FTP等等各种应用。Linux实现的是链路层、网络层和传输层这三层。 在Linux内核实现中…...
南京、西安集成电路企业和高校分布一览(附产业链主要厂商及高校名录)
前言 3月2日,国务院副总理刘鹤在北京调研集成电路企业发展,并主持召开座谈会。刘鹤指出,集成电路是现代化产业体系的核心枢纽,关系国家安全和中国式现代化进程。他表示,我国已形成较完整的集成电路产业链,也…...
后端Java随机比大小游戏实战讲解
## - 利用print打印输出提示用户 ## - 利用Scanner函数抓取数据 ## - 利用Math方法实现随机数 #### 1.首先用到的是print函数,对用户进行提醒进一步的操作 通过System.out.print();提示用户进行选择买大买小。 #### 2.然后利用Scanner函数,对用户输出…...
dolphinschedule使用shell任务结束状态研究
背景:配置的dolphin任务,使用的是shell,shell里包含了spark-submit 如下截图。 dolphin shell 介绍完毕,开始说明现象。 有天有人调整了集群的cdp配置,executor-cores max1 我之前这里写的是2,所以spark任…...
如何用postman实现接口自动化测试
postman使用 开发中经常用postman来测试接口,一个简单的注册接口用postman测试: 接口正常工作只是最基本的要求,经常要评估接口性能,进行压力测试。 postman进行简单压力测试 下面是压测数据源,支持json和csv两个格…...
AHRS(航姿参考系统)IMU(惯性测量单元)和INS的分析对比研究-2023-3-8
名称 AHRS俗称航姿参考系统 IMU 惯性测量单元 INS 惯性导航系统 英文 全称 (Attitude and Heading Reference System) (Inertial Measurement Unit) Inertial Navigation System) 组成 加速度计,磁…...
企业管理经典书籍推荐
几乎每一位成功的商业人士都有着良好的阅读习惯。并且他们阅读涉猎的范围也大多与企业管理和领导力有关。而关于企业管理经典书籍,我推荐你看以下这两本。一本是《经理人参阅:企业管理实务》,另一本是《经理人参阅:领导力提升》。…...
JVM系列——破坏双亲委派模型的场景和应用
上文提到过双亲委派模型并不是强制性的,而是Java设计者推荐的类加载器实现方式。 在Java的世界中大部分的类加载器都遵循这个模型,但也有例外的情况,直到Java 模块化出现为止,双亲委派模型出现过几次(3次?&…...
基于智能边缘和云计算的数字经济服务细粒度任务调度机制
数字经济被各国视为推动经济增长的必然选择,为经济高质量发展提供了新机遇、新路径。对于中国市场而言,云计算背后的强大基础是数字经济不可阻挡的发展趋势。在数字经济中,云作为基础设施成为构建数字经济金字塔的基础。为缓解数字经济服务器…...
ccc-pytorch-卷积神经网络实战(6)
文章目录一、CIFAR10 与 lenet5二、CIFAR10 与 ResNet一、CIFAR10 与 lenet5 第一步:准备数据集 lenet5.py import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transformsdef main():batchsz 128C…...
置信椭圆(误差椭圆)详解
文章目录Part.I 预备知识Chap.I 一些概念Chap.II 主成分分析Chap.III Matlab 函数 randnChap.IV Matlab 函数 pcaPart.II 置信椭圆的含义Chap.I 一个 Matlab 实例Sec.I 两个不相关变量的特征Sec.II 两个相关变量的特征Chap.II 变换阵 (解相关矩阵) 的求解ReferencePart.I 预备知…...
FreeSWITCH 智能呼叫流程设计
文章目录1. 智能呼叫流程2. 细节处理1. 呼叫字符串指定拨号计划2. 外呼的拨号计划3. 语音打断的支持1. 智能呼叫流程 用户与机器人对话通常都是以文本的形式进行,但是借助 ASR 和 TTS 技术,以语音电话为载体的智能呼叫系统成为可能。智能呼叫系统涉及到…...
什么是Restful风格
什么是RestFul风格? Restful就是一个资源定位及资源操作的风格。不是标准也不是协议,只是一种风格。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。 REST即Representational State Transfer的缩写࿰…...
sumifs的交叉 表的例子
比如这样,那么冰箱绿山店的栏位中,SUMIFS($D$3:$D$10,$B$3:$B$10,$F3,$C$3:$C$10,G$2)就是把求和范围,条件1设置为固定列的复合引用,条件2设置为固定行的复合引用即可。...
React :一、简单概念
目录 1.什么是React? 2.谁开发的 3.为什么要学React? 4.React的特点? 5.React依赖包 6.第一个React程序 7.虚拟DOM的两种创建方法 8.虚拟DOM和真实DOM 1.什么是React? 用于构建用户界面的JavaScript库,是一个将…...
Actipro WinForms Studio Crack
Actipro WinForms Studio Crack 已验证Microsoft.NET 7兼容性。 添加了MetroDark配色方案。 添加了支持MetroLight和MetroDark颜色方案的MetroScrollBarRenderer。 添加了IWindowsColorScheme接口,该接口将替换对WindowsColorScheme的大多数引用。 添加了IWindowsCo…...
英伦四地到底是什么关系?
英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰四地到底是什么关系,为何苏格兰非要独立?故事还要从中世纪说起。大不列颠岛位于欧洲西部,和欧洲大陆隔海相望。在古代,大不列颠岛和爱尔兰属于凯尔特人的领地。凯尔特人是欧洲西部一个庞大的族群…...
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...
postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)
CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...
SpringCloudGateway 自定义局部过滤器
场景: 将所有请求转化为同一路径请求(方便穿网配置)在请求头内标识原来路径,然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...
重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响
先看答案,如果正确地操作,重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务影响非常小,甚至可以做到无感知。 但如果操作不当,可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
【分享】推荐一些办公小工具
1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由:大部分的转换软件需要收费,要么功能不齐全,而开会员又用不了几次浪费钱,借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...
【Linux】Linux安装并配置RabbitMQ
目录 1. 安装 Erlang 2. 安装 RabbitMQ 2.1.添加 RabbitMQ 仓库 2.2.安装 RabbitMQ 3.配置 3.1.启动和管理服务 4. 访问管理界面 5.安装问题 6.修改密码 7.修改端口 7.1.找到文件 7.2.修改文件 1. 安装 Erlang 由于 RabbitMQ 是用 Erlang 编写的,需要先安…...
相关类相关的可视化图像总结
目录 一、散点图 二、气泡图 三、相关图 四、热力图 五、二维密度图 六、多模态二维密度图 七、雷达图 八、桑基图 九、总结 一、散点图 特点 通过点的位置展示两个连续变量之间的关系,可直观判断线性相关、非线性相关或无相关关系,点的分布密…...
算法—栈系列
一:删除字符串中的所有相邻重复项 class Solution { public:string removeDuplicates(string s) {stack<char> st;for(int i 0; i < s.size(); i){char target s[i];if(!st.empty() && target st.top())st.pop();elsest.push(s[i]);}string ret…...
UE5 音效系统
一.音效管理 音乐一般都是WAV,创建一个背景音乐类SoudClass,一个音效类SoundClass。所有的音乐都分为这两个类。再创建一个总音乐类,将上述两个作为它的子类。 接着我们创建一个音乐混合类SoundMix,将上述三个类翻入其中,通过它管理每个音乐…...
