本文介绍基于R 语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel 表格文件数据，并绘制具有多个系列 的柱状图 、条形图的方法。
首先，我们配置一下所需用到的R 语言readxl包与ggplot2包；其中，readxl包是用来读取Excel 表格文件数据的，而ggplot2包则是用以绘制柱状图的。包的下载方法也非常简单，以readxl包为例，我们输入如下的代码即可。
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install.packages("readxl")输入代码后，按下回车键，运行代码；如下图所示。
待readxl包下载完成后，通过同样的方法配置ggplot2包。
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install.packages("ggplot2")此外，在用代码进行数据分析、可视化时，有时需要对数据加以长数据 与宽数据 的转换（具体什么意思在后文有介绍），这里需要用到另一个R 语言包reshape2，我们也就在此将其一并配置好。
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install.packages("reshape2")接下来，我们即可开始代码的撰写。首先，我们将需要用到的包导入。
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library(readxl)
library(ggplot2)
library(reshape2)随后，我们进行Excel 表格文件数据的读取；这里我们就通过readxl包中的read_excel()函数来实现表格数据的读取。其中，函数的第一个参数表示待读取的Excel 表格文件路径与名称，第二个参数则表示这些数据具体在哪一个Sheet 中；由于我这里需要的数据存放在Excel 表格文件的第2个Sheet 中，因此就选择sheet = 2即可。
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xlsx_file <- read_excel(r"(E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Split\Result\Result.xlsx)", sheet = 2)其中，原本在表格文件中我的数据如下所示。
通过上述代码，我们即可将数据读入R 语言中；其具体格式如下图所示。可以看到，读入后的数据是一个tibble类别的变量，tibble是Data Frame 格式数据的一种改进，我们在这里可以就将其视作Data Frame格式数据加以后续处理。
此外，如果大家是使用RStudio软件进行代码的撰写，还可以双击这一变量，更直观地查看读入后的数据具体是什么样子的，如下图所示。
接下来，我们需要对数据加以长、宽转换。首先，简单来说，宽数据 就是如上图 所示的数据，而长数据 则是如下图 所示的数据；其中，我们在获取、记录原始数据时，往往获取的是宽数据 ，因为这一类数据具有更加直观、更易记录的特点；而在用数据分析软件或代码对数据加以深入处理或可视化操作时，往往系统需要的是长数据 。因此，我们这里需要对宽数据 与长数据 加以转换；这一转换可以通过melt()函数来实现，具体的代码如下所示。
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xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1")其中，melt()函数的第一个参数表示需要进行转换的变量，第二个参数则是ID变量 ，一般情况下就是表述数据序号 的第一列数据；我这里由于原本Excel 的数据中就没有表示序号 的那一列数据，因此就选择了原有数据的第一列作为ID变量。执行上述代码后，我们得到的长数据如下图所示。
此外，melt()函数在运行时，还可以指定数据转换后的列名。如以下代码就表示，我们希望将转换后表示变量的列的名称设置为Factor，表示观测值的列的名称设置为q。
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xlsx_data <- melt(xlsx_file, id.var = "...1", variable.name = "Factor", value.name = "q")执行上述代码，得到的长数据如下图所示。
当然，这里需要提一句，关于宽数据 与长数据 的转换，涉及到很多内容；如果大家有需要，可以查看melt()函数的官方帮助文档。
完成数据格式转换后，我们即可开始绘图。这里我们就直接通过ggplot2包的ggplot()函数，对柱状图加以绘制即可；具体代码如下所示。
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ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")其中，ggplot()函数的第一个参数data表示需要参与绘图的数据，第二个参数mapping表示我们需要用哪一列数据作为X 轴，哪一列作为Y 轴；同时，其内部的fill参数表示我们需要将柱状图分为多个系列 （如果大家的柱状图只有1个系列，那么就不需要fill这个参数了），其后指定的变量就表示我们需要基于这一变量对数据的系列 加以区分。接下来，加号后面的geom_bar参数，是我们绘制多序列柱状图所需要设定的，其中position参数设置为"dodge"就表示我们希望将不同的系列平行放置（如果不设置position参数，那么不同系列的柱子就会垂直堆积，有点类似堆积柱状图）。
执行上述代码，得到如下所示的结果。
此外，如果大家希望柱状图是横向伸展的，就在最后增添+ coord_flip()代码即可。
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ggplot(data = xlsx_data, mapping = aes(x = Factor, y = q, fill = ...1)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + coord_flip()执行上述代码，得到如下所示的结果。
在这里，我们仅仅是对ggplot()函数做了一个初步的介绍；关于其更深入的了解，大家直接查看其官方帮助文档即可。
至此，大功告成。