带有嵌套分组变量的多轴标签 [英] Multirow axis labels with nested grouping variables

问题描述

我希望两个不同的嵌套分组变量的级别出现在图下面的不同行上，而不是图例中。

  data<  -  read.table（text =Group Category Value 
 S1 A 73 
 S2 A 57 
 S1 B 7 
 S2 B 23 
 S1 C 51 
 S2 C 87，header = TRUE）
 
 ggplot（data = data，aes（x = Category，y = Value，fill = Group））+ 
 geom_bar（position ='dodge'）+ 
 geom_text（aes（label = paste值，％）），
 position = position_dodge（width = 0.9），vjust = -0.25）
  

我想要的是这样的：

有什么想法？

解决方案

可以为 axis.text.x 创建一个自定义元素函数。

 库（ggplot2）
库（网格）
 
 ##创建一些数据，其中包含非对称填充aes以概括解决方案
 data<  -  read.table（text =Group Category Value 
 S1 A 73 
 S2 A 57 
 S3 A 57 
 S4 A 57 
 S1 B 7 
 S2 B 23 
 S3 B 57 
 S1 C 51 
 S2 C 57 
 S3 C 87，header = TRUE）
 
＃用户级接口
 axis.groups =函数（组）{
结构（
 list（groups = groups），
 ##继承，因为它应该是一个element_text 
 class = c（element_custom，element_blank）
）
} 
＃返回带有两个子元素的gTree：
＃类别轴
＃组轴
 element_grob.element_custom<  -  function（element，x，...）{
 cat < -  list（...）[[1]] 
 groups < -  element $ group $ （数据$组，数据$类别，I）
 tt<  -  as.numeric（x）
 grbs<  - 映射（函数（z，t）{ 
 labs < -  ll [[z]] 
 vp = viewport（
x = unit（t，'native'），
 height = unit（2，'line'）） ，
 width = unit（diff（tt）[1]，'native'），
 xscale = c（0，length（labs）））
 grid.rect（vp = vp） 
 textGrob（labs，x = unit（seq_along（labs）-0.5，
'native'），
y = unit（2，'line'），
 vp = vp） 
}，cat，tt）
 gX < -  textGrob（cat，x = x）
 gTree（children = gList（do.call（gList，grbs），gX），cl = custom_axis）
} 
 
 ##＃gTrees不知道它们的大小
 grobHeight.custom_axis = 
 heightDetails.custom_axis = function（x，... ）
单位（3，行）
 
 ##最终情节调用
 ggplot（data = data，aes（x = Category，y = Value，fill = Group））+ 
 geom_bar（position = position_dodge（width = 0.9），stat ='identity'）+ 
 geom_text（aes（label = paste（Value，％）），
 position = position_dodge（width = 0.9），vjust = -0.25）+ 
 theme（axis.text.x = axis.groups（unique（data $ Group）），
 legend.position =none）
  

I would like the levels of two different nested grouping variables to appear on separate lines below the plot, and not in the legend. What I have right now is this code:

data <- read.table(text = "Group Category Value
    S1 A   73
    S2 A   57
    S1 B   7
    S2 B   23
    S1 C   51
    S2 C   87", header = TRUE)

ggplot(data = data, aes(x = Category, y = Value, fill = Group)) + 
  geom_bar(position = 'dodge') +
  geom_text(aes(label = paste(Value, "%")), 
            position = position_dodge(width = 0.9), vjust = -0.25)

What I would like to have is something like this:

Any ideas?

解决方案

You can create a custom element function for axis.text.x.

library(ggplot2)
library(grid)

## create some data with asymmetric fill aes to generalize solution 
data <- read.table(text = "Group Category Value
                   S1 A   73
                   S2 A   57
                   S3 A   57
                   S4 A   57
                   S1 B   7
                   S2 B   23
                   S3 B   57
                   S1 C   51
                   S2 C   57
                   S3 C   87", header=TRUE)

# user-level interface 
axis.groups = function(groups) {
  structure(
    list(groups=groups),
    ## inheritance since it should be a element_text
    class = c("element_custom","element_blank")  
  )
}
# returns a gTree with two children: 
# the categories axis
# the groups axis
element_grob.element_custom <- function(element, x,...)  {
  cat <- list(...)[[1]]
  groups <- element$group
  ll <- by(data$Group,data$Category,I)
  tt <- as.numeric(x)
  grbs <- Map(function(z,t){
    labs <- ll[[z]]
    vp = viewport(
             x = unit(t,'native'), 
             height=unit(2,'line'),
             width=unit(diff(tt)[1],'native'),
             xscale=c(0,length(labs)))
    grid.rect(vp=vp)
    textGrob(labs,x= unit(seq_along(labs)-0.5,
                                'native'),
             y=unit(2,'line'),
             vp=vp)
  },cat,tt)
  g.X <- textGrob(cat, x=x)
  gTree(children=gList(do.call(gList,grbs),g.X), cl = "custom_axis")
}

## # gTrees don't know their size 
grobHeight.custom_axis = 
  heightDetails.custom_axis = function(x, ...)
  unit(3, "lines")

## the final plot call
ggplot(data=data, aes(x=Category, y=Value, fill=Group)) + 
  geom_bar(position = position_dodge(width=0.9),stat='identity') +
  geom_text(aes(label=paste(Value, "%")),
            position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.25)+
  theme(axis.text.x = axis.groups(unique(data$Group)),
        legend.position="none")

这篇关于带有嵌套分组变量的多轴标签的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！