Показані значення даних на складеній гістограмі в ggplot2


112

Я б хотів показати значення даних на складеній гістограмі в ggplot2. Ось мій спробу коду

Year      <- c(rep(c("2006-07", "2007-08", "2008-09", "2009-10"), each = 4))
Category  <- c(rep(c("A", "B", "C", "D"), times = 4))
Frequency <- c(168, 259, 226, 340, 216, 431, 319, 368, 423, 645, 234, 685, 166, 467, 274, 251)
Data      <- data.frame(Year, Category, Frequency)
library(ggplot2)
p <- qplot(Year, Frequency, data = Data, geom = "bar", fill = Category,     theme_set(theme_bw()))
p + geom_text(aes(label = Frequency), size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position =     "stack") 

введіть тут опис зображення

Я хотів би показати ці значення даних у середині кожної порції. Будь-яка допомога в цьому плані буде дуже вдячна. Дякую



Насправді не місце для дебатів, але мені цікаво, чи можна з цього приводу надмірно наголошувати, особливо для більш загальної аудиторії. Це хороший приклад - цифри позначають відсотки, які можна запам’ятати, що знімає потребу в масштабі, що менш чисельні грамотні читачі можуть бути менш доступними?
геотеорія

Відповіді:


193

З ggplot 2.2.0міток можна легко скласти, використовуючи position = position_stack(vjust = 0.5)в geom_text.

ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency, fill = Category, label = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5))

введіть тут опис зображення

Також зауважте, що " position_stack()і position_fill()тепер значення стека в зворотному порядку групування, що робить порядок стека за замовчуванням збігатися з легендою".


Відповідь дійсна для старих версій ggplot:

Ось один підхід, який обчислює середини барів.

library(ggplot2)
library(plyr)

# calculate midpoints of bars (simplified using comment by @DWin)
Data <- ddply(Data, .(Year), 
   transform, pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency)
)

# library(dplyr) ## If using dplyr... 
# Data <- group_by(Data,Year) %>%
#    mutate(pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency))

# plot bars and add text
p <- ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency)) +
     geom_bar(aes(fill = Category), stat="identity") +
     geom_text(aes(label = Frequency, y = pos), size = 3)

Результатна діаграма


Дякую за цю відповідь. Я використовував це, щоб зробити подібне, використовуючи data.tableзамість цього plyr, ось щось подібне:Data.dt[,list(Category, Frequency, pos=cumsum(Frequency)-0.5*Frequency), by=Year]
atomicules

Чи варто додати також загальну частоту?
Пабло Олмос де Агілера C.

26

Як згадував Хадлі, існують ефективніші способи передачі вашого повідомлення, ніж мітки в складених смужкових діаграмах. Насправді складені діаграми не дуже ефективні, оскільки бруски (кожна категорія) не мають осі, тому порівняння важке.

Майже завжди краще використовувати два графіки в цих примірниках, розділяючи загальну вісь. У вашому прикладі я припускаю, що ви хочете показати загальну загальну суму, а потім пропорції, які кожна категорія внесла в даний рік.

library(grid)
library(gridExtra)
library(plyr)

# create a new column with proportions
prop <- function(x) x/sum(x)
Data <- ddply(Data,"Year",transform,Share=prop(Frequency))

# create the component graphics
totals <- ggplot(Data,aes(Year,Frequency)) + geom_bar(fill="darkseagreen",stat="identity") + 
  xlab("") + labs(title = "Frequency totals in given Year")
proportion <- ggplot(Data, aes(x=Year,y=Share, group=Category, colour=Category)) 
+ geom_line() + scale_y_continuous(label=percent_format())+ theme(legend.position = "bottom") + 
  labs(title = "Proportion of total Frequency accounted by each Category in given Year")

# bring them together
grid.arrange(totals,proportion)

Це дозволить отримати 2-панельний дисплей таким:

Вертикально складена 2 панельна графіка

Якщо ви хочете додати значення частоти, таблиця є найкращим форматом.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.