Чтобы иметь гистограмму со своими данными, вам нужно будет организовать данные в три столбца - «Технологии», «Значения» и «Сценарии» - вот так (вы можете скопировать и вставить их в консоль):
structure(list(Technology = structure(c(1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L,
2L, 2L, 2L, 5L, 5L, 5L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 6L, 6L, 6L, 4L,
4L, 4L), .Label = c("Biomass", "Coal", "Fossil gas", "Offshore",
"Oil", "Onshore", "PV", "Waste"), class = "factor"), Values = c(0.13,
0.0646, 0.182, 0.0965, 0.00309, 0, 0.218, 0, 0, 0.00696, 0, 0,
0.0328, 0.0245, 0.0266, 0.042, 0, 0, 0.323, 0.311, 0.337, 0.15,
0.597, 0.454), Scenarios = structure(c(2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L,
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L,
3L, 1L), .Label = c("Biomass Scenario", "Today Scenario", "Wind Scenario"
), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-24L))
Сортировка данных сценария по фактору:
df$Scenarios <- factor(df$Scenarios,levels = c("Today Scenario",
"Wind Scenario",
"Biomass Scenario"))
После правильного размещения вы можете вывести следующую гистограмму в ggplot2:
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(fill=Technology, y=Values, x=Scenarios)) +
geom_bar( stat="identity")
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/I7JYc.png)