如何为R中的因子绘制一个漂亮的Lorenz曲线（ggplot？）

Question

我需要一个关于不同因素的不同分布的论文。 package(ineq)似乎只有标准方法足够灵活。

然而，它不允许我在课堂上放点（见下面的评论）。重要的是要看到它们，理想情况是单独命名它们。这可能吗？

Distr1 <- c( A=137, B=499, C=311, D=173, E=219, F=81)
Distr2 <- c( G=123, H=400, I=250, J=16)
Distr3 <- c( K=145, L=600, M=120)

library(ineq)
Distr1 <- Lc(Distr1, n = rep(1,length(Distr1)), plot =F)
Distr2 <- Lc(Distr2, n = rep(1,length(Distr2)), plot =F)
Distr3 <- Lc(Distr3, n = rep(1,length(Distr3)), plot =F)

plot(Distr1,
     col="black",
     #type="b",      # !is not working
     lty=1,
     lwd=3,
     main="Lorenz Curve for My Distributions"     
     )

lines(Distr2, lty=2, lwd=3)
lines(Distr3, lty=3, lwd=3)

legend("topleft",
       c("Distr1", "Distr2", "Distr3"),
       lty=c(1,2,3),
       lwd=3)

这就是它现在的样子

Answer 1

如果你真的想使用ggplot，这是一个简单的解决方案

# Compute the Lorenz curve Lc{ineq}
  library(ineq)
  Distr1 <- c( A=100, B=900, C=230, D=160, E=190, F=40, G=5,H=30,J=60, K=500)
  Distr1 <- Lc(Distr1, n = rep(1,length(Distr1)), plot =F)

# create data.frame from LC
  p <- Distr1[1]
  L <- Distr1[2]
  Distr1_df <- data.frame(p,L)


# plot
  ggplot(data=Distr1_df) +
    geom_point(aes(x=p, y=L)) +
    geom_line(aes(x=p, y=L), color="#990000") +
    scale_x_continuous(name="Cumulative share of X", limits=c(0,1)) + 
    scale_y_continuous(name="Cumulative share of Y", limits=c(0,1)) +
    geom_abline()

Answer 2

要显示问题，只需要Distr1;在发布之前删除它是件好事。

library(ineq)
Distr1 <- c( A=137, B=499, C=311, D=173, E=219, F=81)

Distr1 <- Lc(Distr1, n = rep(1,length(Distr1)), plot =F)
plot(Distr1$p,Distr1$L,
     col="black",
     type="b",      # it should be "b"
     lty=1,
     lwd=3,
     main="Lorenz Curve for My Distributions"     
)

Answer 3

由于有一个软件包（gglorenz）自动为ggplot处理Lorenz曲线，因此我将其添加为：

library(ggplot2)
library(gglorenz)

Distr1 <- c( A=137, B=499, C=311, D=173, E=219, F=81)
x <- data.frame(Distr1)

ggplot(x, aes(Distr1)) + 
  stat_lorenz() + 
  geom_abline(color = "grey")