Популяционный пирамидный график с ggplot2 и dplyr (вместо plyr)

Question

Я пытаюсь воспроизвести простую популяционную пирамиду из постпростой демографической пирамиды в ggplot2

с помощью ggplot2 а также dplyr (вместо plyr).

Вот оригинальный пример с plyr и семя

set.seed(321)
test <- data.frame(v=sample(1:20,1000,replace=T), g=c('M','F'))

require(ggplot2)
require(plyr)    
ggplot(data=test,aes(x=as.factor(v),fill=g)) + 
  geom_bar(subset=.(g=="F")) + 
  geom_bar(subset=.(g=="M"),aes(y=..count..*(-1))) + 
  scale_y_continuous(breaks=seq(-40,40,10),labels=abs(seq(-40,40,10))) + 
  coord_flip()

Работает отлично.

Но как я могу создать этот же сюжет с dplyr вместо? В примере используются plyr в subset = .(g == заявления.

Я пробовал следующее с dplyr::filter но получил ошибку:

require(dplyr)
ggplot(data=test,aes(x=as.factor(v),fill=g)) + 
  geom_bar(dplyr::filter(test, g=="F")) + 
  geom_bar(dplyr::filter(test, g=="M"),aes(y=..count..*(-1))) + 
  scale_y_continuous(breaks=seq(-40,40,10),labels=abs(seq(-40,40,10))) + 
  coord_flip()

Error in get(x, envir = this, inherits = inh)(this, ...) : 
  Mapping should be a list of unevaluated mappings created by aes or aes_string

Answer 1

Вы можете избежать ошибки, указав аргумент data в geom_bar:

ggplot(data = test, aes(x = as.factor(v), fill = g)) + 
  geom_bar(data = dplyr::filter(test, g == "F")) + 
  geom_bar(data = dplyr::filter(test, g == "M"), aes(y = ..count.. * (-1))) + 
  scale_y_continuous(breaks = seq(-40, 40, 10), labels = abs(seq(-40, 40, 10))) + 
  coord_flip() 

Answer 2

Вы можете избежать как dplyr а также plyr при создании популяционных пирамид с последними версиями ggplot2,

Если у вас есть подсчет размеров половозрастных групп, используйте ответ здесь

Если ваши данные находятся на индивидуальном уровне (как у вас), используйте следующее:

set.seed(321)
test <- data.frame(v=sample(1:20,1000,replace=T), g=c('M','F'))
head(test)
#    v g
# 1 20 M
# 2 19 F
# 3  5 M
# 4  6 F
# 5  8 M
# 6  7 F

library("ggplot2")
ggplot(data = test, aes(x = as.factor(v), fill = g)) + 
  geom_bar(data = subset(test, g == "F")) + 
  geom_bar(data = subset(test, g == "M"), 
           mapping = aes(y = - ..count.. ),
           position = "identity") +
  scale_y_continuous(labels = abs) +
  coord_flip()

Answer 3

Чтобы построить возрастную пирамиду с индивидуальными данными или микроданными, вы можете использовать:

test <- data.frame(v=sample(1:100, 1000, replace=T), g=c('M','F'))

ggplot(data = test, aes(x = v, fill = g)) + 
  geom_histogram(data = subset(test, g == "F"), binwidth = 5, color="white", position = "identity") +
  geom_histogram(data = subset(test, g == "M"), binwidth = 5, color="white", position = "identity", 
                 mapping = aes(y = - ..count.. )) +
  scale_x_continuous("Age", breaks = c(seq(0, 100, by=5))) +
  scale_y_continuous("Population", breaks = seq(-30, 30, 10), labels = abs) +
  scale_fill_discrete(name = "Sex") +
  coord_flip() +
  theme_bw()
 

Изменение ширины бина в geom_histogram() может сгруппировать ваши данные в более широкие категории.

Изменение ширины бина на 10 и регулировка разрывов оси:

ggplot(data = test, aes(x = v, fill = g)) + 
  geom_histogram(data = subset(test, g == "F"), binwidth = 10, color="white", position = "identity") +
  geom_histogram(data = subset(test, g == "M"), binwidth = 10, color="white", position = "identity", 
                 mapping = aes(y = - ..count.. )) +
  scale_x_continuous("Age", breaks = c(seq(0, 100, by = 10))) +
  scale_y_continuous("Population", breaks = seq(-100, 100, 10), labels = abs) +
  scale_fill_discrete(name = "Sex") +
  coord_flip() +
  theme_bw()