Question

我想绘制变量值之和的比例，而不是观察次数的比例。

对于后者，给定分类（例如切割）的观察比例可以这样完成：

library(ggplot2)

ggplot(data=diamonds) +
 geom_bar(aes(x=cut,y=..count../sum(..count..)),position="dodge")

为了从其他变量（如“价格”）的值中引入信息，可以将其映射到“y”并使用“身份”概念：

ggplot(data=diamonds) +
 geom_bar(aes(x=cut,y=price),stat="identity",position="dodge")

但是，我想结合两者绘制变量值之和的比例（例如价格之和）所以有人必须将感兴趣的变量（例如价格）映射到y，而不是阻止y进行比例计算，除了聚合数据之外我还没有看到明显的方法（我喜欢避免）。 “

为了使我的意图更清晰，理想的解决方案看起来可能是这样的：

ggplot(data=diamonds) +
 geom_bar(aes(x=cut,y=..sum(price)../sum(..sum(price)..)),position="dodge")

Answer 1

library(ggplot2)
library(data.table)
df <- data.table(data.frame(diamonds))
df <- df[,.(value = sum(price)), by = cut]

windows()
ggplot(data = df, aes(x = cut, y = value/sum(value))) +
  geom_bar(position="dodge", stat="identity") 

** New Answer **

library(ggplot2)
library(data.table)
df <- data.table(data.frame(diamonds))

windows()
ggplot(data = df[,.(value = sum(price)), by = cut], aes(x = cut, y = value/sum(value))) +
  geom_bar(position="dodge", stat="identity")

Answer 2

您可以使用dplyr执行此操作：

  diamonds %>%
  group_by(cut) %>%
    mutate(sum_price = sum(price)) %>%
    mutate(prop_sum = price/sum_price) %>%
    ggplot(aes(cut, prop_sum)) +
      geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

ggplot2 - 条形图的总和比例

2 个答案: