R：geom_point - 如何在图

Question

我使用geom_point中的ggplot2制作了一个数字（仅显示部分内容）。颜色代表3个类。黑条是卑鄙的（与问题无关）。

数据结构如下（存储在列表中）：

                     V1  V2     V3
1            L.  brevis   5 class1
3               L.  sp.  13 class1
4         L.  rhamnosus  14 class1
5          L.  lindneri  17 class1
6         L.  plantarum  17 class1
7       L.  acidophilus  18 class1
8       L.  acidophilus  18 class1
10        L.  plantarum  18 class1
...                 ...  ..    ...

其中V2是数据点在y轴上的位置，V3是类（颜色）。

现在我想在图中显示三个类中每个类的百分比（或者甚至可以作为饼图:-)）。我为＆＃34; L做了一个例子。嗜酸＆＃34;在图像上（66.7％/ 33.3％）。

理想情况下解释组的图例也由R生成，但我可以手动完成。

我该怎么做？

忘记为第3组添加0％，在列＃34; L之上。 acidophilus＆＃34; ...对不起。

编辑：这里是ggplot2代码：

p <- ggplot(myData, aes(x=V1, y=V2)) +
  geom_point(aes(color=V3, fill=V3), size=2.5, cex=5, shape=21, stroke=1) +
  scale_color_manual(values=colBorder, labels=c("Class I","Class II","Class III","This study")) +    
  scale_fill_manual(values=col, labels=c("Class I","Class II","Class III","This study")) +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=1,face="italic", color="black"), text = element_text(size=12),
        axis.text.y=element_text(color="black"), panel.grid.major = element_line(color="gray85",size=.15), panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.grid.major.y = element_blank(), axis.ticks = element_line(size = 0.3), panel.border = element_rect(fill=NA, colour = "black", size=0.3)) +
  stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean, size = 6, shape=95, colour="black", geom="point") +
  guides(fill=guide_legend(title="Class", order=1), color=guide_legend(title="Class",order=1), shape=guide_legend(title="Blup", order=2))

Answer 1

选项A：辅助轴

您可以使用辅助x轴（ggplot2 v2.2.0的新功能）执行此操作，但在x轴上很难对分类变量进行操作，因为它不适用于scale_x_discrete()，仅适用于{{ 1}}。因此，您必须将因子转换为整数，基于此绘图，然后覆盖主x轴上的标签。

例如：

scale_x_continuous()

选项B：set.seed(123) df <- iris[sample.int(nrow(iris),size=300,replace=TRUE),] # Assume we are grouping by species # Some group-level stats -- how about count and mean/sdev of sepal length library(dplyr) df_stats <- df %>% group_by(Species) %>% summarize(stat_txt = paste0(c('N=','avg=','sdev='), c(n(),round(mean(Sepal.Length),2),round(sd(Sepal.Length),3) ), collapse='\n') ) library(ggplot2) ggplot(data = df, aes(x = as.integer(Species), y = Sepal.Length)) + geom_point() + stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean, size = 6, shape=95, colour="black", geom="point") + theme_bw() + scale_x_continuous(breaks=1:length(levels(df$Species)), limits = c(0,length(levels(df$Species))+1), labels = levels(df$Species), minor_breaks=NULL, sec.axis=sec_axis(~., breaks=1:length(levels(df$Species)), labels=df_stats$stat_txt)) + xlab('Species') + theme(axis.text.x = element_text(hjust=0)) 将您的统计信息作为主图表顶部的单独图表。

这有点简单，但这两个图表并不完全排列，可能是因为在顶部图表的轴上抑制了刻度和标签。

grid.arrange