ggplot：显示％而不是具有多个级别的分类变量图表中的计数

Question

我想创建一个像这样的条形图：

library(ggplot2)

# Dodged bar charts
ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar(position="dodge")

然而，我希望通过削减类别（'公平'，'好'，'非常好'......），而不是计数，我希望观察的百分比落入每个“清晰度”类别。

有了......

# Dodged bar charts
ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + 
geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), position="dodge")

我在y轴上获得百分比，但这些百分比忽略了削减因子。 我希望所有红色条总计为1，所有黄色条总计为1等。

是否有一种简单的方法可以在不必手动准备数据的情况下完成工作？

谢谢！

P.S。：这是对此stackoverflow question

的后续跟进

Answer 1

您可以使用sjPlot-package中的sjp.xtab：

sjp.xtab(diamonds$clarity, 
         diamonds$cut, 
         showValueLabels = F, 
         tableIndex = "row", 
         barPosition = "stack")

总计100％的堆叠组百分比的数据准备应该是：

data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),1))

因此，你可以写

mydf <- data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),1))
ggplot(mydf, aes(Var1, Freq, fill = Var2)) + 
  geom_bar(position = "stack", stat = "identity") +
  scale_y_continuous(labels=scales::percent)

修改：这个使用2和prop.table中的position = "dodge"将每个类别（公平，良好......）加到100％：< / p>

mydf <- data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),2))
ggplot(mydf, aes(Var1, Freq, fill = Var2)) + 
    geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
    scale_y_continuous(labels=scales::percent)

或

sjp.xtab(diamonds$clarity, 
         diamonds$cut, 
         showValueLabels = F, 
         tableIndex = "col")

使用dplyr验证最后一个示例，总结每组中的百分比：

library(dplyr)
mydf %>% group_by(Var2) %>% summarise(percsum = sum(Freq))

>        Var2 percsum
> 1      Fair       1
> 2      Good       1
> 3 Very Good       1
> 4   Premium       1
> 5     Ideal       1

（有关sjp.xtab ...）

的更多情节选项和示例，请参阅this page