使用ggplot2显示百分比而不是直方图中的计数[R

Question

我正在使用直方图来绘制我的3组数据。但是，就像直方图一样，它计算每个组中有多少（在x轴上）这些值，而我想要的是该值出现/出现的百分比（以百分比为单位）。

这是我生成的图形，我使用下面的常规代码绘制直方图：

datepicker

有什么想法/建议吗？

Answer 1

如果我对您的理解正确，那么mtcars %>% ggplot(aes(x = factor(gear), group = factor(cyl), fill = factor(cyl))) + geom_bar(position = "fill") 会回答您的问题吗？

例如，

x

在这里，您不再需要计数，但是对于mtcars轴上的每个值，您都可以绘制每个组（此处为圆柱体）的百分比。

如果这不是您想要的，通常的建议是先计算要绘制的数据，然后再绘制。也就是说，许多人认为通常建议将计算/转换/聚合与绘图分开。

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要遵循我关于将计算与可视化分开的建议，让我们考虑gear数据集，并重点关注carb和with(mtcars, table(gear, carb)) carb gear 1 2 3 4 6 8 3 3 4 3 5 0 0 4 4 4 0 4 0 0 5 0 2 0 1 1 1 。

gear = 3, carb = 1

例如，您看到32个观察结果中有3个具有gear = 4, carb = 1，这还不到10％。同样，有4个观测值具有with(mtcars, prop.table(table(gear, carb))) carb gear 1 2 3 4 6 8 3 0.09375 0.12500 0.09375 0.15625 0.00000 0.00000 4 0.12500 0.12500 0.00000 0.12500 0.00000 0.00000 5 0.00000 0.06250 0.00000 0.03125 0.03125 0.03125 ，这比10％多一点。让我们直接获取百分比：

prop.table

我在这里使用了with(mtcars, prop.table(table(gear, carb))) %>% as.data.frame() %>% ggplot(aes(x = factor(carb), y = Freq, group = factor(gear), fill = factor(gear))) + geom_bar(stat = "identity") ，它也有一个margin参数。也就是说，如果您想了解条件百分比，则可以轻松地对此进行调整（请参见下文）。不过，暂时让我们继续。假设我们要在计算完数字后现在就可视化它，我们可以简单地调用以下代码：

with(mtcars, prop.table(table(gear, carb), margin = 1))
    carb
gear         1         2         3         4         6         8
   3 0.2000000 0.2666667 0.2000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000
   4 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.0000000
   5 0.0000000 0.4000000 0.0000000 0.2000000 0.2000000 0.2000000

这将给我们：

现在假设您要获取条件版本，例如

with(mtcars, prop.table(table(gear, carb), margin = 1)) %>% 
as.data.frame() %>% 
ggplot(aes(x = factor(carb), y = Freq, group = factor(gear), fill = factor(gear))) + 
geom_bar(stat = "identity")

请注意每一行总计为1。可以用相同的方式绘制该图：

mtcars %>% 
ggplot(aes(x = factor(carb), group = factor(gear), fill = factor(gear))) + 
geom_density(alpha = 0.5)

请注意与以下版本产生的平滑版本的相似性：

{{1}}

Answer 2

我们可以用count计算的统计值的相对值代替y美学，并将标度设置为显示百分比：

ggplot2.histogram(data=dat, xName='dens',
                  groupName='lines', legendPosition="top",
                  alpha=0.1) + 
  labs(x="X", y="Count") +
  theme(panel.border = element_rect(colour = "black"),
        panel.grid.minor = element_blank(), 
        axis.line = element_line(colour = "black")) + 
  theme_bw()+
  theme(legend.title=element_blank()) + 
  aes(y=stat(count)/sum(stat(count))) + 
  scale_y_continuous(labels = scales::percent)