如何更好地创建来自ggplot2的多个变量的堆积条形图？ [英] How to better create stacked bar graphs with multiple variables from ggplot2?

问题描述

我经常需要制作堆叠的镂空来比较变量，并且因为我在R中完成了所有的统计数据，所以我更愿意使用ggplot2在R中完成所有图形。我想了解如何做两件事：首先，我希望能够为每个变量添加适当的百分比刻度标记，而不是通过count添加刻度标记。计数会令人困惑，这就是为什么我完全取出轴标签的原因。第二，必须有一种更简单的方法来重组我的数据以实现此目的。这似乎是我应该能够用gplot2在plyR本地执行的事情，但plyR的文档不是很清楚（我已经阅读了ggplot2书籍和在线plyR文档。）

我的最佳图形如下所示，创建它的代码如下所示：

我使用的R代码如下所示：

  library（epicalc）
 
 ###将因子重新编码### 
 recode（c（int_newcoun ，int_newneigh，int_neweur，int_newusa，int_neweco，int_newit，int_newen，int_newsp，int_newhr，int_newlit，int_newent，int_newrel，int_newhth，int_bapo，int_wopo，int_eupo，int_educ），c（1,2,3,4,5,6,7， 8,9，NA），
c（'非常感兴趣'，'有点感兴趣'，'不很感兴趣'，'根本不感兴趣'，NA，NA，NA，NA，NA，NA））
 
 ###将重新编码的变量组合到一个公共矢量
 Inte rest1< -c（int_newcoun，int_newneigh，int_neweur，int_newusa，int_neweco，int_newit，int_newen，int_newsp，int_newhr，int_newlit，int_newent，int_newrel，int_newhth，int_bapo，int_wopo，int_eupo，int_educ）
 
 
 ###创建第二个向量，用原始变量### 
 a1 <-rep（News about Bangladesh，length（int_newcoun））
 a2 <-rep（Neighboring国家，长度（int_newneigh））
 [...] 
 a17 <-rep（Education，长度（int_educ））
 
 
兴趣2 < - c（a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7，a8，a9，a10，a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17）
 
 ###创建一个权重适当长度的矢量### 
 Interest.weight< -rep（weight，17）
 
 ###从这三个向量中创建并保存一个新的数据帧### 
 Interest.df< -cbind（Interest1，Interest2，Interest.weight）
 Interest.df< -as.data.frame（Interest.df）
 
 write.csv（Interest。 df，'C：\\ Documents and Settings \\ [name] \\Deskto p \\Sweave\\\InterestBangladesh.csv'）
 
 ###对因子水平进行排序以正确显示### 
 
 Interest.df $ Interest1< （利息$ Interest1，ref ='不是很感兴趣'）
 Interest.df $ Interest1 <-relevel（Interest $ Interest1，ref ='有点感兴趣'）
 Interest.df $ Interest1 < - （利息$ Interest1，ref ='非常感兴趣'）
 
 Interest.df $ Interest2 <-relevel（利息$ interest2，ref ='关于孟加拉国的消息'）
 Interest.df $ Interest2< -relevel（Interest $ Interest2，ref ='Education'）
 
 Interest.df $ Interest2 <-relevel（Interest $ Interest2，ref ='European Politics'）
 
 detach（Interest）
 attach（Interest）
 
 ###最后在ggplot2中创建图### 
 
 library（ggplot2） 
 p <-ggplot（interest，aes（Interest2，..count ..））
 p <-p + geom_bar（（aes（weight = Interest.weight，fill = Interest1）））
 p <-p + coord_flip（）
 p <-p + scale_y_continuous（，breaks = NA）
 p <-p + scale_fill_manual（value = rev（brewer.pal（5，Purples）））
p 
 update_labels（p，list（fill =''，x =''， y =''））
  

我非常感谢任何提示，技巧或提示。

解决方案

您不需要 prop.tables 做100％堆积的酒吧。你只需要 + geom_bar（position =stack）

I often have to make stacked barplots to compare variables, and because I do all my stats in R, I prefer to do all my graphics in R with ggplot2. I would like to learn how to do two things:

First, I would like to be able to add proper percentage tick marks for each variable rather than tick marks by count. Counts would be confusing, which is why I take out the axis labels completely.

Second, there must be a simpler way to reorganize my data to make this happen. It seems like the sort of thing I should be able to do natively in ggplot2 with plyR, but the documentation for plyR is not very clear (and I have read both the ggplot2 book and the online plyR documentation.

My best graph looks like this, the code to create it follows:

The R code I use to get it is the following:

library(epicalc)  

### recode the variables to factors ###
recode(c(int_newcoun, int_newneigh, int_neweur, int_newusa, int_neweco, int_newit, int_newen, int_newsp, int_newhr, int_newlit, int_newent, int_newrel, int_newhth, int_bapo, int_wopo, int_eupo, int_educ), c(1,2,3,4,5,6,7,8,9, NA), 
c('Very Interested','Somewhat Interested','Not Very Interested','Not At All interested',NA,NA,NA,NA,NA,NA))

### Combine recoded variables to a common vector
Interest1<-c(int_newcoun, int_newneigh, int_neweur, int_newusa, int_neweco, int_newit, int_newen, int_newsp, int_newhr, int_newlit, int_newent, int_newrel, int_newhth, int_bapo, int_wopo, int_eupo, int_educ)


### Create a second vector to label the first vector by original variable ###  
a1<-rep("News about Bangladesh", length(int_newcoun))
a2<-rep("Neighboring Countries", length(int_newneigh))
[...]
a17<-rep("Education", length(int_educ))


Interest2<-c(a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, a12, a13, a14, a15, a16, a17)

### Create a Weighting vector of the proper length ###
Interest.weight<-rep(weight, 17)

### Make and save a new data frame from the three vectors ###
Interest.df<-cbind(Interest1, Interest2, Interest.weight)
Interest.df<-as.data.frame(Interest.df)

write.csv(Interest.df, 'C:\\Documents and Settings\\[name]\\Desktop\\Sweave\\InterestBangladesh.csv')

### Sort the factor levels to display properly ###

Interest.df$Interest1<-relevel(Interest$Interest1, ref='Not Very Interested')
Interest.df$Interest1<-relevel(Interest$Interest1, ref='Somewhat Interested')
Interest.df$Interest1<-relevel(Interest$Interest1, ref='Very Interested')

Interest.df$Interest2<-relevel(Interest$Interest2, ref='News about Bangladesh')
Interest.df$Interest2<-relevel(Interest$Interest2, ref='Education')
[...]
Interest.df$Interest2<-relevel(Interest$Interest2, ref='European Politics')

detach(Interest)
attach(Interest)

### Finally create the graph in ggplot2 ###

library(ggplot2)
p<-ggplot(Interest, aes(Interest2, ..count..))
p<-p+geom_bar((aes(weight=Interest.weight, fill=Interest1)))
p<-p+coord_flip()
p<-p+scale_y_continuous("", breaks=NA)
p<-p+scale_fill_manual(value = rev(brewer.pal(5, "Purples")))
p
update_labels(p, list(fill='', x='', y=''))

I'd very much appreciate any tips, tricks or hints.

解决方案

You don't need prop.tables or count etc to do the 100% stacked bars. You just need +geom_bar(position="stack")

这篇关于如何更好地创建来自ggplot2的多个变量的堆积条形图？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！