Question

我目前正在尝试获取类似于此页面上的比例数据图表（http://www.improving-visualisation.org/vis/id=148）。

我正在处理的数据是从1993年至2003年（含）的任何特定年份按性别和类型分层的大学毕业生人数的CSV中提取的。我把csv分成了＆＃34; df_list＆＃34; - 这里可以看到1993年。

df_list [1] $ 1993

   year     sex                            type_of_course no_of_graduates
1  1993   Males                                 Education              na
2  1993   Males                              Applied Arts              na
3  1993   Males              Humanities & Social Sciences             481
4  1993   Males                        Mass Communication              na
5  1993   Males                               Accountancy             295
6  1993   Males                 Business & Administration             282
7  1993   Males                                       Law              92
8  1993   Males Natural, Physical & Mathematical Sciences             404
9  1993   Males                                  Medicine              95
10 1993   Males                                 Dentistry              14
11 1993   Males                           Health Sciences              10
12 1993   Males                    Information Technology             264
13 1993   Males                   Architecture & Building             132
14 1993   Males                      Engineering Sciences            1496
15 1993   Males                                  Services              na
16 1993 Females                                 Education              na
17 1993 Females                              Applied Arts              na
18 1993 Females              Humanities & Social Sciences            1173
19 1993 Females                        Mass Communication              na
20 1993 Females                               Accountancy             396
21 1993 Females                 Business & Administration             708
22 1993 Females                                       Law              93
23 1993 Females Natural, Physical & Mathematical Sciences             588
24 1993 Females                                  Medicine              61
25 1993 Females                                 Dentistry              11
26 1993 Females                           Health Sciences              40
27 1993 Females                    Information Technology             215
28 1993 Females                   Architecture & Building             144
29 1993 Females                      Engineering Sciences             254
30 1993 Females                                  Services              na

我理解下一步将针对每门课程制作每年的单独比例条形图 - 我究竟是怎么做到的？我目前陷入困境，试图将男性和女性合并成一排。

Answer 1

由于数据不可重复，因此未经测试。但我认为这样的事情会起作用：

library(ggplot2)

ggplot(dflist, aes(x=sex, y=no_of_graduates, fill=type_of_course)) +
   geom_bar(stat="identity")

或者一个琐碎的虹膜示例：

library(dplyr)

iris %>%
  mutate(DummyXVar="DummyX") %>%
  ggplot(aes(y=Petal.Width, x=DummyXVar,fill=Species)) +
  geom_bar(stat="identity")

HTH

Answer 2

虽然最后一个问题是获取图表，但似乎更像是处理data.frame的问题。

可重复示例的玩具数据集：

year <- c(rep("1993",6), rep("1994",6))
sex <- c(rep("males",3), rep("females", 3))
course <- c(rep(letters[1:3],4))
number <- 1:12*10
data <- data.frame(cbind(year, sex, course, number))
data$number <- as.numeric(data$number)
data$number[1] <- NA

统一number变量而不管sex变量。

library(dplyr)
df <- data %>% group_by(year, course) %>% summarise(total=sum(number, na.rm=TRUE))     
library(plyr)
df_2 <- ddply(df, .(year), transform, label_y=cumsum(total))

脚注（1）

获取所需的图表

library(ggplot2)
ggplot(df_2, aes(x=year, y=total, fill=course)) + geom_bar(stat="identity") + 
      geom_text(aes(y=label_y ,label=total), vjust=3, colour="white")

（1）加载包和播放dplyr非常敏感。有一些功能被修改，并且第二次重复这个过程必须离开R.我还没有找到更好的方法。

Answer 3

没有数据可以使用，我生成了一个可能被其他人使用并改进的小样本：

library(dplyr)
library(ggplot2)
set.seed(1)
year <- rep("1993", 20)
sex <- rep(c("M","F"), each = 10)
course <- rep(letters[1:10], 2)
num <- round(runif(20, min = 49, max = 120))
df <- data.frame(year, sex, course, num)
df <- tbl_df(df)
df
Source: local data frame [20 x 4]

     year    sex course   num
   (fctr) (fctr) (fctr) (dbl)
1    1993      M      a    68
2    1993      M      b    75
3    1993      M      c    90
4    1993      M      d   113
5    1993      M      e    63
6    1993      M      f   113
7    1993      M      g   116
8    1993      M      h    96
9    1993      M      i    94
10   1993      M      j    53
11   1993      F      a    64
12   1993      F      b    62
13   1993      F      c    98
14   1993      F      d    76
15   1993      F      e   104
16   1993      F      f    84
17   1993      F      g   100
18   1993      F      h   119
19   1993      F      i    76
20   1993      F      j   104

请注意，我使用了字母作为课程名称。现在我将制作一个标签数据集：

mylab <- data.frame(x = factor(df$course), 
         y = rep(c(0.3, 0.8), each = 10), l = df$num)

最后到剧情：

ggplot(data = df, aes(x = factor(course), y = num, fill=factor(sex))) +
     geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + 
     geom_text(data = mylab, aes(x = x, y = y, label = l))

输出是：

当然，现在可以玩标签和标题了希望它有所帮助。

如何制作比例面积图？

3 个答案: