Question

假设我有以下数据

 A <- c(4,4,4,4,4)
 B <- c(1,2,3,4,4)
 C <- c(1,2,4,4,4)
 D <- c(3,2,4,1,4)
 E <- c(4,4,4,4,5)

data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")

> data
  num1 freq1 freq2 freq3 totfreq
A    4     4     4     4       4
B    1     2     3     4       4
C    1     2     4     4       4
D    3     2     4     1       4
E    4     4     4     4       5

我正在尝试绘制分组条形图。两者上的x轴应为我的变量A:E，而y是每个字母的freq1，freq2，freq3的值。我还需要保留按A:E中的值绘制变量totfreq的功能。

我知道我需要转换为长格式，但我的数据设置方式有问题。不知何故，我需要A，B，C，D，E需要堆叠到一列，另一列堆叠freq1，{ {1}}，freq2，freq3，然后是包含值的最后一列。有什么建议如何实现这个目标？

我希望最好在情节中进行策划，但ggplot也会起作用

Answer 1

首先，您有一个矩阵，但可能需要数据框。使它成为一个tibble将删除行名称，这是你的字母存储的位置，所以

as.data.frame(data) %>% rownames_to_column("id")

会为您提供一个包含id列字母的数据框。

您希望通过收集所有freq列将此数据设置为长格式。我然后添加一个给出观察类型的列;这不是必要的，但是因为您说您希望轻松过滤两种类型中的一种 - 组freq1等，或totfreq - 这是我经常使用的方便设置

library(tidyverse)

A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)

data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")

data_long <- as.data.frame(data) %>%
  rownames_to_column("id") %>%
  gather(key = var, value = value, freq1:totfreq) %>%
  mutate(type = ifelse(var == "totfreq", "total", "by_group"))

head(data_long)
#>   id num1   var value     type
#> 1  A    4 freq1     4 by_group
#> 2  B    1 freq1     2 by_group
#> 3  C    1 freq1     2 by_group
#> 4  D    3 freq1     2 by_group
#> 5  E    4 freq1     4 by_group
#> 6  A    4 freq2     4 by_group

使用type列，可以很容易地按类型过滤以进行绘图。这样，您就可以将过滤后的数据框管道为ggplot，或者为您提供一个用于分面或映射到美学的列。

# for grouped bar chart
data_long %>% filter(type == "by_group")
#>    id num1   var value     type
#> 1   A    4 freq1     4 by_group
#> 2   B    1 freq1     2 by_group
#> 3   C    1 freq1     2 by_group
#> 4   D    3 freq1     2 by_group
#> 5   E    4 freq1     4 by_group
#> 6   A    4 freq2     4 by_group
#> 7   B    1 freq2     3 by_group
#> 8   C    1 freq2     4 by_group
#> 9   D    3 freq2     4 by_group
#> 10  E    4 freq2     4 by_group
#> 11  A    4 freq3     4 by_group
#> 12  B    1 freq3     4 by_group
#> 13  C    1 freq3     4 by_group
#> 14  D    3 freq3     1 by_group
#> 15  E    4 freq3     4 by_group

# for total freqs
data_long %>% filter(type == "total")
#>   id num1     var value  type
#> 1  A    4 totfreq     4 total
#> 2  B    1 totfreq     4 total
#> 3  C    1 totfreq     4 total
#> 4  D    3 totfreq     4 total
#> 5  E    4 totfreq     5 total

由reprex package（v0.2.0）创建于2018-05-17。

Answer 2

首先，你必须格式化数据以便处理它，然后让ggplot2发挥魔力。

找到下面的代码和输出图：

library(dplyr)         #To use mutate
library(ggplot2)
library(reshape2)      #To use melt
library(plotly)
A <- c(4,4,4,4,4)
B <- c(1,2,3,4,4)
C <- c(1,2,4,4,4)
D <- c(3,2,4,1,4)
E <- c(4,4,4,4,5)

data <- data.frame(A,B,C,D,E)
data2=names(data)
data<- t(data)
colnames(data) = c("num1","freq1","freq2","freq3","totfreq")

data=data.frame(data)                      
#Because mutate only works for data.frame not matrix

data=mutate(data,names=data2)%>%select("freq1","freq2","freq3","freq3","totfreq","names")  
# Adding names and removing num1

meltdata=melt(data,id.vars="names")        
#Because we need melted data to perform 

#Graph 1 (colourless and boring)
Graph1=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value))+geom_col()+facet_wrap(~variable)
#Graph 2 (Cool one)
Graph2=ggplot(meltdata,aes(x=names,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position="stack")

#Graph 3 is the best I guess
meltdata=mutate(meltdata,xval=1)
Graph3=ggplot(meltdata,aes(x=xval,y=value,fill=variable))+geom_col()+geom_text(label=meltdata$value,position = position_stack(vjust = 0.5))+
  facet_grid(~names)+theme(panel.background = element_blank(),axis.text.x = element_blank(),
                           axis.ticks.x = element_blank())
Graph3
#If you like plotly so much then just use it by passing ggplot variable, But ggplot is better if you ask me
ggplotly(Graph1)
ggplotly(Graph2)
ggplotly(Graph3)

使用colnames的长形式

2 个答案: