[r] 범주 형 변수 차트에서 개수 대신 % 표시

범주 형 변수를 플로팅하고 각 범주 값의 개수를 표시하는 대신

ggplot해당 범주에서 값의 백분율을 표시 하는 방법을 찾고 있습니다. 물론, 계산 된 백분율로 다른 변수를 만들고 그 변수를 플롯 할 수는 있지만 수십 번 수행해야하며 한 명령으로이를 달성하기를 바랍니다.

나는 다음과 같은 것을 실험하고 있었다.

qplot(mydataf) +
  stat_bin(aes(n = nrow(mydataf), y = ..count../n)) +
  scale_y_continuous(formatter = "percent")

하지만 오류가 발생하여 잘못 사용해야합니다.

설정을 쉽게 재현 할 수있는 간단한 예는 다음과 같습니다.

mydata <- c ("aa", "bb", NULL, "bb", "cc", "aa", "aa", "aa", "ee", NULL, "cc");
mydataf <- factor(mydata);
qplot (mydataf); #this shows the count, I'm looking to see % displayed.

실제 경우에는 아마도을ggplot 대신 사용 qplot하지만 stat_bin 을 사용하는 올바른 방법은 여전히 탈피 합니다.

나는 또한이 네 가지 접근법을 시도했다.

ggplot(mydataf, aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
  scale_y_continuous(formatter = 'percent');

ggplot(mydataf, aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
  scale_y_continuous(formatter = 'percent') + geom_bar();

ggplot(mydataf, aes(x = levels(mydataf), y = (..count..)/sum(..count..))) +
  scale_y_continuous(formatter = 'percent');

ggplot(mydataf, aes(x = levels(mydataf), y = (..count..)/sum(..count..))) +
  scale_y_continuous(formatter = 'percent') + geom_bar();

그러나 4 개 모두는 :

Error: ggplot2 doesn't know how to deal with data of class factor

간단한 경우에 동일한 오류가 나타납니다.

ggplot (data=mydataf, aes(levels(mydataf))) +
  geom_bar()

ggplot단일 벡터와 상호 작용 하는 방식 에 관한 것 입니다. 나는 머리를 긁고 있는데, 그 오류에 대한 인터넷 검색은 단일 결과를 제공합니다 .

답변

 require(ggplot2)
 require(scales)

 p <- ggplot(mydataf, aes(x = foo)) +
        geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
        ## version 3.0.0
        scale_y_continuous(labels=percent)

 ggplot(mtcars, aes(x = factor(hp))) +
        geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
        scale_y_continuous(labels = percent) ## version 3.0.0

p = ggplot(mydataf, aes(x = foo)) +
    geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
    scale_y_continuous(formatter = 'percent')

+ scale_y_continuous(labels = scales::percent)

ggplot(mydataf) + stat_count(mapping = aes(x=foo, y=..prop.., group=1))

library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(mtcars, aes(x = as.factor(am))) +
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
  geom_text(aes(y = ((..count..)/sum(..count..)), label = scales::percent((..count..)/sum(..count..))), stat = "count", vjust = -0.25) +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  labs(title = "Manual vs. Automatic Frequency", y = "Percent", x = "Automatic Transmission")

  theme(
        axis.text.y=element_blank(), axis.ticks=element_blank(),
        axis.title.y=element_blank()
  )

    library(scales)
perbar=function(xx){
      q=ggplot(data=data.frame(xx),aes(x=xx))+
      geom_bar(aes(y = (..count..)),fill="orange")
       q=q+    geom_text(aes(y = (..count..),label = scales::percent((..count..)/sum(..count..))), stat="bin",colour="darkgreen")
      q
    }
    perbar(mtcars$disp)

library(ggplot2)
library(scales)
library(magrittr)
library(dplyr)

binwidth <- 30

mtcars.stats <- mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  mutate(bin = cut(hp, breaks=seq(0,400, binwidth),
               labels= seq(0+binwidth,400, binwidth)-(binwidth/2)),
         n = n()) %>%
  group_by(cyl, bin) %>%
  summarise(p = n()/n[1]) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(bin = as.numeric(as.character(bin)))

ggplot(mtcars.stats, aes(x = bin, y= p)) +
  geom_col() +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  facet_grid(cyl~.)