R语言可视化——帕累托图

虽然帕累托图不算是业务场景中的高频图表，可是它对于数据的呈现方式很是具备启发性，特别是在影响因素分析等场合，做用不可估量。

而Excel的内置图表中并无帕累托图这一类型想要制做须要不少经历组织数据，依靠其余图表类型的辅助才能完成，至关费事。

今天这篇就是专门跟你们分享若是使用R语言软件来高效的绘制帕累托图。

我是分割线~

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本文的主要内容有两块：

• 一个是学习如何在R中绘制帕累托图；

• 另外一个是如何绘制双坐标图。

其中前三个例子是用绘制双坐标的方式绘制帕累托图的，其他为直接生成的帕累托图

@ 不用包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1)
bar <- barplot(absolute,ylab="总数",col="skyblue",col.axis="skyblue",col.lab="skyblue")
mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black")
#mtext(" ",side=1,line=3,col="black")
par(new=T)
plot(bar,cum_per,axes=F,xlab="",ylab="",col="red",type="b")
axis(4,col="red",col.ticks="red",col.axis="red")
mtext("累计百分比%",side=4,line=3,col="red")
title(main = '帕累托图')

@ plotix

library(plotrix)
type <- 1:8
absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13)
cum_per <- cumsum(absolute)/sum(absolute)
twoord.plot(lx = type, ly = absolute, rx = type, ry = cum_per, type=c('bar','l'),
            lcol = 'skyblue', rcol = 'red', ylab = '总数',
            rylab = '累计百分比%', main = '帕累托图', xtickpos=type,
            xticklab = LETTERS[1:8])

@ TeachingDemos包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1)
library(TeachingDemos)
bar <- barplot(absolute,ylab="总数",col="skyblue",col.axis="skyblue",col.lab="skyblue")
updateusr(1:2,range(min(absolute),max(absolute)),1:2,range(min(cum_per),
                                                          max(cum_per)))
lines(bar,cum_per,type="b",col="red")
axis(4,col="red",col.ticks="red",col.axis="red")
mtext("累计百分比%",side=4,line=3,col="red")
mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black")
title(main = '帕累托图')

@ qcc包

library(qcc)
absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13)
names(absolute) <- LETTERS[1:8]
pareto.chart(absolute, ylab = "总数",ylab2 = "累计百分比%",
             main='帕累托图')

@ qualityTools包

library(qualityTools)
#artifical defects dataset
absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13)
names(absolute) <- LETTERS[1:8]
cum_per <- cumsum(absolute)/sum(absolute)
paretoChart(absolute,cum_per,main='帕累托图',ylab = "总数")

@ qicharts包

library(qicharts)
x <- rep(LETTERS[1:9], c(256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 1))
paretochart(x)

@ fdth

library(fdth)
x <- rep(LETTERS[1:9], c(256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 1))
dc <- fdt_cat(x)
plot(dc,type='pa',col=c('skyblue','red')) 

本文转载自EasyCharts，转载请联系原做者

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