本文介绍基于
R
语言中的
readxl
包与
ggplot2
包，读取
Excel
表格文件数据，并绘制具有
多个系列
的
柱状图
、
条形图
的方法。

首先，我们配置一下所需用到的
R
语言
readxl
包与
ggplot2
包；其中，
readxl
包是用来读取
Excel
表格文件数据的，而
ggplot2
包则是用以绘制柱状图的。包的下载方法也非常简单，以
readxl
包为例，我们输入如下的代码即可。

install.packages("readxl")

输入代码后，按下
回车
键，运行代码；如下图所示。

image

待
readxl
包下载完成后，通过同样的方法配置
ggplot2
包。

install.packages("ggplot2")

此外，在用代码进行数据分析、可视化时，有时需要对数据加以
长数据
与
宽数据
的转换（具体什么意思在后文有介绍），这里需要用到另一个
R
语言包
reshape2
，我们也就在此将其一并配置好。

install.packages("reshape2")

接下来，我们即可开始代码的撰写。首先，我们将需要用到的包导入。

library(readxl)
library(ggplot2)
library(reshape2)

随后，我们进行
Excel
表格文件数据的读取；这里我们就通过
readxl
包中的
read_excel()
函数来实现表格数据的读取。其中，函数的第一个参数表示待读取的
Excel
表格文件路径与名称，第二个参数则表示这些数据具体在哪一个
Sheet
中；由于我这里需要的数据存放在
Excel
表格文件的第
2
个
Sheet
中，因此就选择
sheet = 2
即可。

xlsx_file <- read_excel(r"(E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Split\Result\Result.xlsx)", sheet = 2)

其中，原本在表格文件中我的数据如下所示。

通过上述代码，我们即可将数据读入
R
语言中；其具体格式如下图所示。可以看到，读入后的数据是一个
tibble
类别的变量，
tibble
是
Data Frame
格式数据的一种改进，我们在这里可以就将其视作
Data Frame
格式数据加以后续处理。

此外，如果大家是使用
RStudio
软件进行代码的撰写，还可以双击这一变量，更直观地查看读入后的数据具体是什么样子的，如下图所示。

接下来，我们需要对数据加以长、宽转换。首先，简单来说，
宽数据
就是如
上图
所示的数据，而
长数据
则是如
下图
所示的数据；其中，我们在获取、记录原始数据时，往往获取的是
宽数据
，因为这一类数据具有更加直观、更易记录的特点；而在用数据分析软件或代码对数据加以深入处理或可视化操作时，往往系统需要的是
长数据
。因此，我们这里需要对
宽数据
与
长数据
加以转换；这一转换可以通过
melt()
函数来实现，具体的代码如下所示。

xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1")

其中，
melt()
函数的第一个参数表示需要进行转换的变量，第二个参数则是
ID变量
，一般情况下就是
表述数据序号
的第一列数据；我这里由于原本
Excel
的数据中就没有
表示序号
的那一列数据，因此就选择了原有数据的第一列作为
ID变量
。执行上述代码后，我们得到的长数据如下图所示。

此外，
melt()
函数在运行时，还可以指定数据转换后的列名。如以下代码就表示，我们希望将转换后表示变量的列的名称设置为
Factor
，表示观测值的列的名称设置为
q
。

xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1", variable.name = "Factor", value.name = "q")

执行上述代码，得到的长数据如下图所示。

当然，这里需要提一句，关于
宽数据
与
长数据
的转换，涉及到很多内容；如果大家有需要，可以查看
melt()
函数的官方帮助文档。

完成数据格式转换后，我们即可开始绘图。这里我们就直接通过
ggplot2
包的
ggplot()
函数，对柱状图加以绘制即可；具体代码如下所示。

ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

其中，
ggplot()
函数的第一个参数
data
表示需要参与绘图的数据，第二个参数
mapping
表示我们需要用哪一列数据作为
X
轴，哪一列作为
Y
轴；同时，其内部的
fill
参数表示我们需要将柱状图分为
多个系列
（如果大家的柱状图只有
1
个系列，那么就不需要
fill
这个参数了），其后指定的变量就表示我们需要基于这一变量对
数据的系列
加以区分。接下来，加号后面的
geom_bar
参数，是我们绘制多序列柱状图所需要设定的，其中
position
参数设置为
"dodge"
就表示我们希望将不同的系列平行放置（如果不设置
position
参数，那么不同系列的柱子就会垂直堆积，有点类似
堆积柱状图
）。

执行上述代码，得到如下所示的结果。

此外，如果大家希望柱状图是横向伸展的，就在最后增添
+ coord_flip()
代码即可。

ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + coord_flip()

执行上述代码，得到如下所示的结果。

在这里，我们仅仅是对
ggplot()
函数做了一个初步的介绍；关于其更深入的了解，大家直接查看其官方帮助文档即可。

至此，大功告成。

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