Отображение значений данных на гистограмме с накоплением в ggplot2

Question

Я хотел бы показать значения данных на гистограмме с накоплением в ggplot2. Вот мой попытался код

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") 

Я хотел бы показать эти значения данных в середине каждой части. Любая помощь в этом отношении будет высоко оценена. Спасибо

Answer 1

От ggplot 2.2.0 этикетки могут быть легко сложены с помощью 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))

Также обратите внимание, что " position_stack() а также position_fill() теперь значения стеков в обратном порядке группировки, что делает порядок стеков по умолчанию в соответствии с легендой."

---

Ответ действителен для более старых версий ggplot:

Вот один подход, который вычисляет средние точки баров.

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)

Answer 2

Как уже упоминал Хэдли, есть более эффективные способы передачи вашего сообщения, чем метки в гистограммах с накоплением. На самом деле, составленные диаграммы не очень эффективны, так как столбцы (каждая категория) не имеют общей оси, поэтому сравнение сложно.

В этих случаях почти всегда лучше использовать два графика, имеющих общую ось. В вашем примере я предполагаю, что вы хотите показать общую сумму, а затем пропорции, которые каждая категория внесла в данный год.

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)

Это даст вам 2-х панельный дисплей:

Если вы хотите добавить значения частоты, лучшим форматом будет таблица.

Answer 3

Как показано в ответе @Ramnath, отредактированном @Henrik, передав аргумент вvjustПараметр относительного положения меток можно настроить, и это хорошо работает для центрированных меток. В самом вопросе @MYaseen208 показывает, как сместить положение меток с помощью вертикального выравнивания. В R выравнивание выполняется относительно ограничивающей рамки текстовой метки, что может привести к тому, что расположение метки будет немного отличаться в зависимости от символов в метке (с выносными элементами, такими как «g», или без таких, как «a»), или когда размер текста или меняется графическое устройство. В зависимости от случая это может быть преимуществом или недостатком.

Здесь я привожу в качестве альтернативного ответа, который в некоторых случаях может быть предпочтительнее, пример поиска текстовых меток, сдвинутых вниз от их исходного положения на постоянное расстояние в единицах данных. Это эквивалентно объединениюposition_stack()иposition_nudge()и может быть достигнуто сposition_stacknudge()из пакета 'ggpp'.

      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)
library(ggpp)

ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency, fill = Category, label = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(size = 3, position = position_stacknudge(y = -60))

^{Создано 03 сентября 2022 г. с использованием репрекса версии 2.0.2.}

Answer 4

Для полноты картины здесь решение с использованиемggalluvial::stat_stratum.

      library(ggalluvial)

ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency, fill = Category, label = Frequency)) +
  geom_col() +
  geom_text(stat = "stratum", aes(stratum = Category))