R中的堆积条形图与比率线过度绘图

Question

我的数据每行有一个观察结果：

rm(list = ls(all = TRUE))
mydf <- data.frame(kind = sample(c("good", "bad"), 100, replace = TRUE), var1 = sample(c("yes", "no", "yes"), 100, replace = TRUE), var2 = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE), var3 = sample(c( "yes", "no"), 100, replace = TRUE), var4 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", "NA"), 100, replace = TRUE), var5 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", "NA"), 100, replace = TRUE), var6 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", "NA"), 100, replace = TRUE))

我需要：制作一个带有并排条形图对的堆积条形图，每种类型一条（好与坏），显示每种类型中有多少有0＆＃34;是＆＃34 ; vars，有多少人有1＆＃34;是＆＃34; var等等，直到＆＃34;是＆＃34;所有6个变种。 Y轴=计数，X轴=七个类别（0是vars，1是var等）。每个条形应该是一个颜色编码的堆叠条，显示每个var对条形总高度的贡献。 NA被视为＆＃34; no＆＃34;。此外，过喷线显示七个X轴类别中每一个的计数（好）/计数（坏）的比率

Answer 1

根据您的描述，这是我理解您尝试实现的目标。它包括三个步骤：

1. 用＆＃34; no＆＃34;。
替换所有NA
2. 加上所有＆＃34;是＆＃34;以行方式。
3. 实际绘制图表。

所以解决每一点。

让我们假设您的数据如下：

mydf <- data.frame(kind = sample(c("good", "bad"), 100, replace = TRUE), 
                   var1 = sample(c("yes", "no", "yes"), 100, replace = TRUE), 
                   var2 = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE), 
                   var3 = sample(c( "yes", "no"), 100, replace = TRUE), 
                   var4 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE), 
                   var5 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE), 
                   var6 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE))

<强> 1

用＆＃34; no＆＃34;替换所有NA？只会是：

mydf[is.na(mydf)] <- "no"

这里我们正在搜索data.frame并使用赋值运算符替换所有na。

<强> 2

为了以行方式添加所有内容，我使用了apply函数。在apply函数中，您可以使用?apply来确定参数，但简而言之，您（第1个arg）只需指定data.frame，（第2个arg）指定方向，1，用于行方式列为2，（第3个arg）指定要应用于方向的函数。

mydf$total.yes <- apply(mydf, 1, function(x) {
  return(length(x[x=="yes"]))
})

第3

最后的情节。制作情节的最简单和美观的方法是使用ggplot。通过键入install.packages("ggplot2")来安装它。对于条形图，我将参考此[文档]（此处：http://docs.ggplot2.org/0.9.3.1/geom_bar.html），否则代码将如下所示。

library(ggplot2)

ggplot(mydf, aes(total.yes, fill=kind)) +
  geom_bar(position="dodge")

将产生下图：



我希望这能回答你所追求的问题。完整代码如下：

mydf <- data.frame(kind = sample(c("good", "bad"), 100, replace = TRUE), 
                   var1 = sample(c("yes", "no", "yes"), 100, replace = TRUE), 
                   var2 = sample(c("yes", "no"), 100, replace = TRUE), 
                   var3 = sample(c( "yes", "no"), 100, replace = TRUE), 
                   var4 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE), 
                   var5 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE), 
                   var6 = sample(c( "yes", "no", "yes", "no", NA), 100, replace = TRUE))

library(ggplot2)

# replace all NA values to no, this step seems redundant because you're only 
# counting yes's
mydf[is.na(mydf)] <- "no"

# for each row figure out how many "yes" there are...
mydf$total.yes <- apply(mydf, 1, function(x) {
  return(length(x[x=="yes"]))
})

# see example here: http://docs.ggplot2.org/0.9.3.1/geom_bar.html
#using your data


ggplot(mydf, aes(total.yes, fill=kind)) +
  geom_bar(position="dodge")

geom_bar实际上是默认堆叠的（请参阅[文档]（此处：http://docs.ggplot2.org/0.9.3.1/geom_bar.html），如果它是堆叠的，它将类似于以下内容：

ggplot(mydf, aes(total.yes, fill=kind)) +
  geom_bar()