之所以可行，是因为每个几何对象都有一个默认的统计变换，而每个统计变换也都有一个默认的几何对象。这意味着你通常可以放心使用几何对象，而不必担心底层的统计变换。但有三种情况你可能需要显式地使用统计变换：

• 你可能想要覆盖默认的统计变换。在下面的代码中，我将 geom_bar() 的统计变换从 count（默认值）改为 identity。这使我可以把条形的高度映射到 y 变量的原始值。遗憾的是，人们在随意谈论条形图时，可能指的是这种条形图（条形的高度已经存在于数据中），也可能指的是前面的条形图（条形的高度通过计算行数生成）。

demo <- tribble( ~a, ~b, "bar_1", 20, "bar_2", 30, "bar_3", 40 ) ggplot(data = demo) + geom_bar( mapping = aes(x = a, y = b), stat = "identity" )

（如果你之前没见过 <- 或 tibble() 也不必担心。你或许能从上下文中猜到它们的含义，而且你很快就会确切地了解它们的作用！）