ggplot geom_bar在x轴上具有单独的分组变量

问题描述

我有一个包含五（5）列数据的数据框。第一个是主要分组（类别1或类别2），其他列变量V1至v4是特征及其存在（1 =否和2 =是）。我想绘制每个类别以及每个变量V1至V4的特征计数的条形图...最好不要更改周围的数据框，但是如果需要的话可以。我想从中实现的数据脚本和图表如下。所有变量都是因素。目的是查看哪些特征在Cat 1和Cat 2中占主导地位。欢迎任何方向或链接。

cat = as.factor(c(1,1,2,2))
v1 =  as.factor(c(1,1))
v2 =  as.factor(c(1,1))
v3 =  as.factor(c(1,2))
v4 =  as.factor(c(1,1))
df = data.frame(cat,v1,v2,v3,v4)

解决方法

library(tidyverse)

facet_labeller <- function(string,prefix = "Cat = ") paste0(prefix,string)

df %>%
  pivot_longer(c(v1:v4)) %>%
  mutate(value = fct_recode(value,c(no = "1"),c(yes = "2"))) %>%
  group_by(cat,name,value) %>%
  add_count() %>%
  ggplot(aes(name,n,group = value,fill = value)) +
  geom_bar(stat = "identity",position = position_dodge(.9),show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = value,y = -.1),position = position_dodge(.9)) +
  facet_wrap(~cat,strip.position = "bottom",labeller = as_labeller(facet_labeller)) +
  theme(panel.background = element_blank(),panel.border = element_rect(fill = NA))

,

一种方法是重塑数据，在每个类别和图表中将“是”和“否”计数：

library(tidyverse)
cust_labeller <- function(x) paste0("Cat = ",x)

df %>%
  pivot_longer(cols = -cat) %>%
  count(cat,value) %>%
  mutate(value = recode(value,`1` = 'no',`2` = 'yes')) %>%
  ggplot() + aes(name,fill = value) + 
  geom_col(position = 'dodge') + 
  scale_fill_manual(values = c('blue','red')) + 
  facet_wrap(.~cat,labeller = as_labeller(cust_labeller),strip.position="bottom")