统计变换

接下来，我们来看一下条形图。条形图看似简单，但它们很有意思，因为它们揭示了图形中一些微妙的东西。考虑一个用 geom_bar() 绘制的基本条形图。下面的图表显示了 diamonds 数据集中按 cut 分组的钻石总数。diamonds 数据集随 ggplot2 提供，包含约 54,000 颗钻石的信息，包括每颗钻石的价格、克拉数、颜色、净度和切工。该图表显示，高品质切工的钻石比低品质切工的钻石更多：

ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut))

在 x 轴上，该图表显示的是 cut，这是 diamonds 的一个变量。在 y 轴上，它显示的是 count，但 count 并不是 diamonds 中的一个变量！那么 count 是从哪里来的呢？许多图形（如散点图）绘制的是数据集的原始值。而其他图形（如条形图）则会计算新的值来进行绘制：

• 条形图、直方图和频率多边形图会将你的数据分箱，然后绘制各分箱的计数，即落在每个分箱中的点的数量。
• 平滑器会为你的数据拟合一个模型，然后绘制该模型的预测值。