R語言可視化——帕累託圖

雖然帕累託圖不算是業務場景中的高頻圖表，可是它對於數據的呈現方式很是具備啓發性，特別是在影響因素分析等場合，做用不可估量。

而Excel的內置圖表中並無帕累託圖這一類型想要製做須要不少經歷組織數據，依靠其餘圖表類型的輔助才能完成，至關費事。

今天這篇就是專門跟你們分享若是使用R語言軟件來高效的繪製帕累託圖。

我是分割線~

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本文的主要內容有兩塊：

• 一個是學習如何在R中繪製帕累託圖；

• 另外一個是如何繪製雙座標圖。

其中前三個例子是用繪製雙座標的方式繪製帕累託圖的，其他爲直接生成的帕累託圖

@ 不用包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1)
bar <- barplot(absolute,ylab="總數",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("累計百分比%",side=4,line=3,col="red")
title(main = '帕累託圖')

@ 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 = '總數',
            rylab = '累計百分比%', main = '帕累託圖', xtickpos=type,
            xticklab = LETTERS[1:8])

@ TeachingDemos包

par(mar=c(5,5,4,5)+0.1)
library(TeachingDemos)
bar <- barplot(absolute,ylab="總數",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("累計百分比%",side=4,line=3,col="red")
mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black")
title(main = '帕累託圖')

@ qcc包

library(qcc)
absolute <- c(15,18,23,28,18,9,7,13)
names(absolute) <- LETTERS[1:8]
pareto.chart(absolute, ylab = "總數",ylab2 = "累計百分比%",
             main='帕累託圖')

@ 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='帕累託圖',ylab = "總數")

@ 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')) 

本文轉載自EasyCharts，轉載請聯繫原做者

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