r在柱状图ggplot中的bin百分比

Question

我有这样的数据集 - ＆gt;

library(ggplot2)

response <- c("Yes","No")
gend <- c("Female","Male")

purchase <- sample(response, 20, replace = TRUE)
gender <- sample(gend, 20, replace = TRUE)

df <- as.data.frame(purchase)
df <- cbind(df,gender)

所以head(df)看起来像这样 - ＆gt;

  purchase gender
1      Yes Female
2       No   Male
3       No Female
4       No Female
5      Yes Female
6       No Female

另外，您可以验证我的示例，这里有table(df)我的特定样本   （请不要担心匹配我的百分比）

         gender
purchase Female Male
     No       6    3
     Yes      4    7

我想要＆＃34;直方图＆＃34;显示性别，但按购买分开。 我走了这么远 - ＆gt;

ggplot(df) + 
       geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)),position = "dodge") + 
       aes(gender, fill = purchase)

生成 - ＆gt;

具有拆分箱的直方图，按百分比计算，但不是我想要的总计水平

Y轴具有我想要的百分比，但它具有图表中每个条形图占整个图表的百分比。 我想要的是两个＆＃34;女性＆＃34;每个栏都是各自＆＃34;购买＆＃34;的百分比。所以在上面的图表中我想要四个吧， 66%, 36%, 33%, 64% ， 以该顺序。

我尝试使用geom_histogram无济于事。我检查了SO，搜索过的，ggplot文档和几本书。

关于查看关于方面的上一个问题的建议;这确实有效，但我希望将图表保持在视觉上，而不是分成两个图表＆＃34;。所以......

任何人都知道怎么做？

感谢。

Answer 1

尝试这样的事情：

library(tidyverse)

df %>% 
count(purchase, gender) %>% 
ungroup %>% 
group_by(gender) %>% 
mutate(prop = prop.table(n)) %>% 
ggplot(aes(gender, prop, group = purchase)) + 
geom_bar(aes(fill = purchase), stat = "identity", position = "dodge")

前5行创建了一列prop（用于“比例”），该列聚合gender。

要实现这一目标，首先count purchase gender table(df)（类似于gender的输出。取消组合然后仅按{{1}}重新组合给出我们想要的聚合。

Answer 2

关于您想要的百分比，分母是基于性别还是购买？在上面给出的例子中，女性和女性为66％。没有购买将是6的结果除以没有购买的总和（6 + 3）而不是所有女性的总和（6 + 4）。

绝对有可能对此进行描绘，但我不确定结果是否可以直观地解释。我有一段时间困惑自己。

以下黑客利用了weight美学。我根据问题中描述的预期输出使用了购买作为分组变量，尽管我认为性别更有意义（根据上面的TTNK的answer）：

df <- data.frame(purchase = c(rep("No", 6), rep("Yes", 4), rep("No", 3), rep("Yes", 7)),
                 gender = c(rep("Female", 10), rep("Male", 10)))

ggplot(df %>% 
         group_by(purchase) %>% #change this to gender if that's the intended denominator
         mutate(w = 1/n()) %>% ungroup()) + 
  aes(gender, fill = purchase, weight = w)+ 
  geom_bar(aes(x = gender, fill = purchase), position = "dodge")+
  scale_y_continuous(name = "percent", labels = scales::percent)