ggplot2：中等百分比的归一化堆积图

我想正常化一个堆积图，并把每个填充的中间填充的百分比。这是一个简单的问题，但我没有处理y值是什么，因为它是隐含的，所以我不知道如何设置：geom_text(aes(y=??, label=paste0(??,"%")))。ggplot2：中等百分比的归一化堆积图

至于正常化，我已经看到人们预先崩溃并正常化dt，但我希望学习ggplot-ish的方式来做到这一点。

我是否需要将我的dt转换为time-grpmember百分比汇总表？这会让我直接处理y值（例如，计算'每个填充的中间值'）。

dt <- as.data.table(read.table(text = "time grpmember 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 FALSE 
1 FALSE 
1 FALSE 
2 FALSE 
2 TRUE 
2 TRUE 
2 TRUE", header=TRUE)) 
dt$time <- as.factor(dt$time) 

ggplot(dt, aes(x=time)) + geom_bar(aes(fill=grpmember)) + geom_text(aes(y = 2, label=paste0("?", "%")))

Graph

来源

2015-04-15 rjturn

你能提供你计数的原始数据？如果我理解正确，那么您会希望y轴以原始计数值表示，同时每个堆栈的百分比也显示出来？ –

如果你想要一个100％叠加的条形图，其中每个系列的百分比总和为100％，ggplot2可以做到这一点，而不需要转换数据：http://stackoverflow.com/questions/3619067/stacked -bar-chart-in-r-ggplot2 -y-axis-and-bars-as-percent-of-counts但是，就带有这种图表的百分比标签而言，您可能需要随时转换为汇总表提出并计算标签的位置。 –

编辑

从约ggplot 2.1.0，geom_text得到一个position_fill/position_stack，从而不再有必要计算，也不使用AY审美定位标签（请参见原件下面的pos）。

dt <- read.table(text = "time grpmember 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 FALSE 
1 FALSE 
1 FALSE 
2 FALSE 
2 TRUE 
2 TRUE 
2 TRUE", header=TRUE) 
dt$time <- as.factor(dt$time) 

library(ggplot2) 
library(dplyr) 

dtSummary = dt %>% 
    group_by(time, grpmember) %>% 
    summarise(count = n()) %>% 
    mutate(Percent = paste0(sprintf("%.1f", count/sum(count) * 100), "%")) 

ggplot(dtSummary, aes(x = time, y = count, fill = grpmember, label = Percent)) + 
    geom_bar(position = "stack", stat = "identity") + 
    geom_text(position = position_stack(vjust = .5))

原始

我不能完全确定你所追求的，但这种计算包含计数，标签汇总表（即百分比）和位置的标签（在每个片段的中点）;然后绘制该图。

dt <- read.table(text = "time grpmember 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 TRUE 
1 FALSE 
1 FALSE 
1 FALSE 
2 FALSE 
2 TRUE 
2 TRUE 
2 TRUE", header=TRUE) 
dt$time <- as.factor(dt$time) 

library(ggplot2) 
library(dplyr) 

dtSummary = dt %>% 
# Get the counts 
    group_by(time, grpmember) %>% 
    summarise(count = n()) %>% 
# Get labels and position of labels 
    group_by(time) %>% 
    mutate(Percent = paste0(sprintf("%.1f", count/sum(count) * 100), "%")) %>% 
    mutate(pos = cumsum(count) - 0.5 * count)%>% 
    mutate(pos = cumsum(count) - 0.5 * count) %>% 
    mutate(grpmember = factor(grpmember), 
      grpmember = factor(grpmember, levels = rev(levels(grpmember)))) 

ggplot(dtSummary, aes(x = time, y = count, fill = grpmember)) + 
    geom_bar(stat = "identity") + 
    geom_text(aes(y = pos, label = Percent))

enter image description here

来源

2015-04-16 01:15:07

这已经足够接近了，尽管我用'data.table'重写了'dplyr'命令。谢谢。 – rjturn

ggplot2：中等百分比的归一化堆积图

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