R语言做柱状图大致有两种方法， 一种是基础库里面的 barplot函数， 另一个就是ggplot2包里面的geom_bar

此处用的是字符变量 统计其各频数，然后做出其柱状图。（横轴上的标签显示不全）

t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE) #将频数表进行排序r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱状图", ylim = c(0,12), names.arg = dimnames(t) #画字符变量的柱状图 tmp <- as.vector(t) #将频数变成一个向量text(r, tmp, label = tmp, pos = 3) #加柱子上面的标签

或用ggplot2包 （目前仍没有给柱子上加数字标签）

library(ggplot2) #加载ggplot2包 reorder_size <- function(x) { factor(x, levels = names(sort(table(x))))} #自定义函数，获取因子型变量的因子类型p <- ggplot(dat3, aes(reorder_size(LAI))) + #用因子变量做基础底图，也可直接用reorder排序 geom_bar(fill = "blue") + #画柱状图 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 0.5, vjust = 0.5)) + #让横轴上的标签倾斜45度 xlab("柱状图") #给x轴加标签

补充：R 语言条形图，解决x轴文字排序问题

数据结果的图形展示，R代码，《R数据科学》是个好东西

数据格式如下：

term category pval neutrophil chemotaxis biological_process 1.68E-09 innate immune response biological_process 3.35E-09 complement activation, classical pathway biological_process 1.14E-08 negative regulation of endopeptidase activity biological_process 4.43E-08 collagen fibril organization biological_process 4.43E-08 blood coagulation biological_process 1.29E-07 proteolysis involved in cellular protein catabolic process biological_process 1.56E-07 proteolysis biological_process 1.13E-06 leukocyte migration involved in inflammatory response biological_process 1.47E-06 peptide cross-linking biological_process 1.47E-06 extracellular space cellular_component 8.75E-40 collagen-containing extracellular matrix cellular_component 2.08E-26 extracellular matrix cellular_component 5.72E-11 lysosome cellular_component 6.09E-10 extracellular region cellular_component 6.58E-10 collagen trimer cellular_component 1.68E-09 cell surface cellular_component 2.80E-08 extracellular exosome cellular_component 2.34E-07 extrinsic component of external side of plasma membrane cellular_component 1.47E-06 sarcolemma cellular_component 3.16E-06

作图要求：x轴为term，颜色按categroy分类、并且pval由小到大排序

代码：

#openxlsx读入为data.frameclass(data)#转换library(tidyverse)godata<-as_tibble(godata)class(godata)#原始数据筛选（category,term，pval)散列，按照category，-log10(pval)排序data<-godata%>%select(category,term,pval)%>%arrange(category,desc(-log10(pval)))#画图时改变geom_bar的自动排序data$term<-factor(data$term,levels = unique(data$term),ordered = T)#作图ggplot(data)+ geom_bar(aes(x=term,y=-log10(pval),fill=category),stat = 'identity')+ coord_flip()

结果：

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。