library(tidyverse)

# il dataset di esempio è nel pacchetto MASS
require(MASS)

# barre verticali
farms %>% 
  ggplot(aes(x = Manag)) +
  geom_bar()

# colore arancione         
farms %>% 
  ggplot(aes(x = Manag)) +
  geom_bar(fill = "orange")

# colore definito dalla variabile (mapping)
farms %>% 
  ggplot(aes(x = Manag)) +
  geom_bar(aes(fill = Manag))

# a barre sovrapposte
farms %>% 
  ggplot(aes(x = factor(1))) +    # fattore = 1
  geom_bar(width = 0.4,           # larghezza della barra
           aes(fill = Manag)) +
  theme_minimal()

# barre orizzontali
farms %>% 
  ggplot(aes(x = Manag)) +
  geom_bar(fill = "blue") +
  coord_flip() +
  ylab("Frequenze")

# differenza da un punto
Orange %>% 
  # creo una variabile "scarti":
  mutate("scarti" = circumference - mean(circumference)) %>% 
  ggplot(aes(x = Tree, y = scarti)) +
  geom_col(width = 0.7, aes(fill = scarti)) +
  ylab("circumference (scarti)") +
  theme_minimal() +
  coord_flip()


# DUE VARIABILI

# barre sovrapposte
farms %>% 
  ggplot(aes(x = Manag)) +
  geom_bar(aes(fill = Use))

# barre raggruppate
farms %>% 
  ggplot(aes(Manag)) +
  geom_bar(aes(fill = Use), 
           position="dodge")


## TABELLE E DATI RIASSUNTIVI

# tabella di esempio
tab1 <- as.data.frame(table(farms$Manag))
colnames(tab1) <- c("Manag", "Freq")

# geom_col
tab1 %>% 
  ggplot(aes(Manag, Freq)) + 
  geom_col()

## BARRE ORDINATE IN BASE A FREQUENZE

farms %>% 
  group_by(Manag) %>% 
  count() %>% 
  # ordine decrescente
  ggplot(aes(x = reorder(Manag, -n),
             y = n, 
             fill = Manag)) + 
  geom_col()