如何使用ggplot绘制具有不均匀的bin宽度的现有计数的直方图

Question

我想从已有的类创建直方图。我有这个数据集：

interval        counts
0 - 8.50        2577
8.51 - 10.00    1199
10.01 - 12.00   1878
12.01 - 14.00   637
14.01 - 16.00   369
16.01 - 18.00   98
18.00 - 20.00   308



library(ggplot2)

plot_tab5_lohn <- ggplot(DS18, aes(x=interval)) + geom_histogram(stat="count")
return(plot_tab5_lohn)})

确实会生成此图表：

我希望计数在y轴上，间隔必须是不同的宽度。我怎么能这样做？

编辑： 我做到了这一点： 使用此代码

DS18$interval <- factor(DS18$interval, levels = DS18$interval)
output$DS32 <- renderPlot({
plot_tab5_lohn <- ggplot(DS18, aes(x=interval, y = counts)) +
geom_col() + 
geom_point(color = "red") + 
geom_line(aes(group = 1), color = "red")
return(plot_tab5_lohn)
})

我希望这些条纹与间隔本身一样宽。密度应该在Y轴上。那么面积的总和应该是1（100％）。 像这样link

Answer 1

我认为你需要的不是直方图，而是一个条形图。在这里，我展示了如何使用geom_col来创建一个条形图。请注意，在绘制数据之前，我使用factor对每个类的条进行排序。

library(ggplot2)

# Order the bar
dt$interval <- factor(dt$interval, levels = dt$interval)
# Create the bar plot
ggplot(dt, aes(x=interval, y = counts)) + geom_col()

数据

dt <- read.table(text = "interval        counts
'0 - 8.50'        2577
                 '8.51 - 10.00'    1199
                 '10.01 - 12.00'   1878
                 '12.01 - 14.00'   637
                 '14.01 - 16.00'   369
                 '16.01 - 18.00'   98
                 '18.00 - 20.00'   308",
                 header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Answer 2

您可以使用stat = "identity"并添加美学来获得所需的图表：

ggplot(DS18, aes(x=interval, y = counts)) + 
  geom_histogram(stat="identity")

给你这个：

Answer 3

您可以提取边界，然后使用geom_rect：

进行绘图

# Using dt from @www
library(tidyr)
dt2 <- separate(dt, interval, c('left', 'right'), sep = ' - ', convert = TRUE)
ggplot(dt2) +
  geom_rect(aes(xmin = left, xmax = right, ymin = 0, ymax = counts),
            col = 1) +
  geom_line(aes(x = right + (left - right) / 2, y = counts),
            col = 'red')

或者，您可以先将数据扩展为单个观察，这也可以让您轻松绘制密度：

library(dplyr)
library(tidyr)
dt3 <- dt %>% 
  group_by(interval) %>% 
  do(data.frame(interval = rep.int(.$interval, .$counts), stringsAsFactors = FALSE)) %>% 
  separate(interval, c('left', 'right'), sep = ' - ', convert = TRUE) %>% 
  mutate(value = right + (left - right) / 2)
breaks <- c(0, unique(dt3$right))

ggplot(dt3, aes(value)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), breaks = breaks, col = 1) +
  geom_freqpoly(aes(y = ..density..), breaks = breaks, col = 'red')