在 R 中总结并创建堆积条形图答案

【问题标题】：Summarise and create a stacked bar chart in R在 R 中总结并创建堆积条形图
【发布时间】：2023-03-17 15:43:02
【问题描述】：

对于一群人，我有一个关于他们所属类别的定期时间序列。我想按照 R 中的堆积条形图，按类别总结这个人口的组成。例如：

set.seed(1)
id <- seq(1:25)
t1 <- sample(LETTERS[1:5], 25, replace=TRUE)
t2 <- sample(LETTERS[1:5], 25, replace=TRUE, prob=c(0.1,0.1,0.1,0.1,0.6))
t3 <- sample(LETTERS[1:5], 25, replace=TRUE, prob=c(0.2,0.1,0.2,0.1,0.4))

df <- data.frame(cbind(id, t1, t2, t3))

有频率：

> table(df$t1)

A B C D E 
7 6 3 2 7 
> table(df$t2)

 B  C  D  E 
 3  4  5 13 
> table(df$t3)

 A  B  C  D  E 
 4  2  5  4 10

因此，在时间段 1，25 个中有 7 个是 A 类，6 个是 B 类，而在时间段 2，没有一个是 A 类，3 个是 B 类，等等。图表将如下所示（来自 EXCEL）：

这可以用ggplot制作吗？谢谢。

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 stacked-chart

【解决方案1】：

这是data.table的选项

library(dplyr)
library(data.table)
library(ggplot2)

melt(setDT(df), id.var = "id")[, .N, .(variable, value)][, perc := N / sum(N), variable] %>%
  ggplot(aes(x = variable, y = perc, fill = value)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent)

【讨论】：

感谢您的选择。我应该说实际上我有将近 350,000 行。这个解决方案似乎是最快的。

【解决方案2】：

这可以通过首先使用pivot_longer 重塑为“长”格式，然后获取频率count 并在ggplot aes 中使用汇总的“n”作为“y”，同时指定“x” ' 作为 'name' 和 fill 作为从 pivot_longer 创建的 'value' 列

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
df %>%
    pivot_longer(cols = everything()) %>% 
    count(name, value) %>% 
    ggplot(aes(x = name, y = n, fill = value)) +
        geom_col()

如果我们需要比例而不是计数，

df %>%
      pivot_longer(cols = everything()) %>% 
      count(name, value) %>%
      group_by(name) %>%
      mutate(prop =  n/sum(n)) %>% 
      ggplot(aes(x = name, y = prop, fill = value)) + 
         geom_col() +
         scale_y_continuous(labels= scales::percent)

【讨论】：