ggplot: отображение% вместо количества в диаграммах категориальных переменных с несколькими уровнями

Question

Я хотел бы создать барплот как это:

library(ggplot2)

# Dodged bar charts
ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar(position="dodge")

Однако вместо подсчетов я хочу, чтобы процент наблюдений попадал в каждую категорию "ясности" по категориям ("удовлетворительно", "хорошо", "очень хорошо"...).

С этим...

# Dodged bar charts
ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + 
geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), position="dodge")

Я получаю проценты по оси Y, но эти проценты игнорируют коэффициент сокращения. Я хочу, чтобы все красные столбцы суммировались до 1, все желтые столбцы - до 1 и т. Д.

Есть ли простой способ сделать это без необходимости подготовки данных вручную?

Спасибо!

PS: это продолжение этого вопроса переполнения стека

Answer 1

Вы могли бы использовать sjp.xtab из пакета sjPlot для этого:

sjp.xtab(diamonds$clarity, 
         diamonds$cut, 
         showValueLabels = F, 
         tableIndex = "row", 
         barPosition = "stack")

Подготовка данных для суммированных групповых процентов, которые составляют до 100%, должны быть:

data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),1))

Таким образом, вы могли бы написать

mydf <- data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),1))
ggplot(mydf, aes(Var1, Freq, fill = Var2)) + 
  geom_bar(position = "stack", stat = "identity") +
  scale_y_continuous(labels=scales::percent)

Изменить: этот добавляет каждую категорию (Fair, Good...) до 100%, используя 2 в prop.table а также position = "dodge":

mydf <- data.frame(prop.table(table(diamonds$clarity, diamonds$cut),2))
ggplot(mydf, aes(Var1, Freq, fill = Var2)) + 
    geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
    scale_y_continuous(labels=scales::percent)

или же

sjp.xtab(diamonds$clarity, 
         diamonds$cut, 
         showValueLabels = F, 
         tableIndex = "col")

Проверяем последний пример с помощью dplyr, суммируя проценты внутри каждой группы:

library(dplyr)
mydf %>% group_by(Var2) %>% summarise(percsum = sum(Freq))

>        Var2 percsum
> 1      Fair       1
> 2      Good       1
> 3 Very Good       1
> 4   Premium       1
> 5     Ideal       1

(см. эту страницу для дальнейших вариантов заговора и примеров от sjp.xtab...)