Question

根据former question的回答，我又提出了一个问题：

如果不重塑数据，如何根据另一个类别绘制不同颜色的堆积条形图，同时使用stats =“identity”来总结每个堆积区域的值？

stats身份很好地总结了值，但是对于非堆叠列。在堆叠列中，堆叠以某种方式“倍增”或“条纹”，见下图。

一些数据样本：

element <- rep("apples", 15)
qty <- c(2, 1, 4, 3, 6, 2, 1, 4, 3, 6, 2, 1, 4, 3, 6)
category1 <- c("Red", "Green", "Red", "Green", "Yellow")
category2 <- c("small","big","big","small","small")
d <- data.frame(element=element, qty=qty, category1=category1, category2=category2)

给出了该表：

id  element  qty category1 category2
1   apples   2       Red     small
2   apples   1     Green       big
3   apples   4       Red       big
4   apples   3     Green     small
5   apples   6    Yellow     small
6   apples   2       Red     small
7   apples   1     Green       big
8   apples   4       Red       big
9   apples   3     Green     small
10  apples   6    Yellow     small
11  apples   2       Red     small
12  apples   1     Green       big
13  apples   4       Red       big
14  apples   3     Green     small
15  apples   6    Yellow     small

然后：
ggplot（d，aes（x = category1，y = qty，fill = category2））+ geom_bar（stat =“identity”）

但是图表有点混乱：颜色没有组合在一起！

ggplot graph is striped 为什么会出现这种行为？

是否仍然可以选择正确分组颜色而不重塑数据？

Answer 1

一种方法是按category2订购数据。这也可以在ggplot()调用中完成。

ggplot(d[order(d$category2),], aes(x=category1, y=qty, fill=category2)) + 
             geom_bar(stat="identity")

Answer 2

我正在使用这个解决方案，但它发生在我的大型数据库（60 000个条目）上，有序堆叠条形图ggplot2正在绘制，这取决于缩放级别，条形图之间的一些空白区域。不知道这个问题来自哪里 - 但一个疯狂的猜测是我堆叠了太多的酒吧：p。

使用plyr聚合数据解决了问题：

element <- rep("apples", 15)
qty <- c(2, 1, 4, 3, 6, 2, 1, 4, 3, 6, 2, 1, 4, 3, 6, )
category1 <- c("Red", "Green", "Red", "Green", "Yellow")
category2 <- c("small","big","big","small","small")
d <- data.frame(element=element, qty=qty, category1=category1, category2=category2)

plyr：

d <- ddply(d, .(category1, category2), summarize, qty=sum(qty, na.rm = TRUE))

简要说明这个公式的内容：

ddply(1, .(2, 3), summarize, 4=function(6, na.rm = TRUE))

1：数据帧名称 2,3：要保留的列 - ＆gt;用于计算的分组因子总结：创建一个新的数据帧（与转换不同） 4：计算列的名称 function：要应用的函数 - 这里是sum（） 6：要应用函数的列

4,5,6可以重复计算更多的字段...

ggplot2： ggplot（d，aes（x = category1，y = qty，fill = category2））+ geom_bar（stat =“identity”）

现在，正如RomanLuštrik所建议的那样，根据要显示的图表汇总数据。

在应用ddply后，确实数据更清晰：

  category1 category2 qty
1     Green       big   3
2     Green     small   9
3       Red       big  12
4       Red     small   6
5    Yellow     small  18

由于这个非常好的信息来源，我终于明白了如何管理我的数据集： http://jaredknowles.com/r-bootcamp https://dl.dropbox.com/u/1811289/RBootcamp/slides/Tutorial3_DataSort.html

那个也是： http://streaming.stat.iastate.edu/workshops/r-intro/lectures/6-advancedmanipulation.pdf

...只是因为？ddply有点......奇怪（例子与选项的解释不同） - 看起来没有什么告诉写简写...但我可能错过了一点......

ggplot2 stats =“identity”和条形图中的堆叠颜色给出“条纹”条形图

2 个答案: