ggplot2 - 带有堆栈和闪避的条形图

Posted 2023-02-16

【中文标题】ggplot2 - 带有堆栈和闪避的条形图

【英文标题】：ggplot2 - bar plot with both stack and dodge

【发布时间】：2012-09-24 19:15:46

【问题描述】：

我正在尝试使用ggplot2 创建一个条形图，其中我按一个变量堆叠并通过另一个变量躲避。

这是一个示例数据集：

df=data.frame(
  year=rep(c("2010","2011"),each=4),
  treatment=rep(c("Impact","Control")),
  type=rep(c("Phylum1","Phylum2"),each=2),
  total=sample(1:100,8))

我想创建一个条形图，其中x=treatment、y=total，堆叠变量为type，躲避变量为year。当然，我可以做一个或另一个：

ggplot(df,aes(y=total,x=treatment,fill=type))+geom_bar(position="dodge",stat="identity")

ggplot(df,aes(y=total,x=treatment,fill=year))+geom_bar(position="dodge",stat="identity")

但不是两者都有！感谢任何可以提供建议的人。

【问题讨论】：

你只能做一个或另一个，不能同时做。在这里查看我的相关答案：***.com/questions/12592041/…

【参考方案1】：

这是使用刻面而不是躲避的替代方法：

ggplot(df, aes(x = year, y = total, fill = type)) +
    geom_bar(position = "stack", stat = "identity") +
    facet_wrap( ~ treatment)

根据 Tyler 的建议更改：+ theme(panel.margin = grid::unit(-1.25, "lines"))

【讨论】：

两者兼得的好选择。 +1

嗯，有趣的想法。我想它必须这样做！感谢@Maiasaura 和 Matt Parker

添加 + theme(panel.margin = unit(-1.25, "lines")) 可以让他们看起来更像是在同一个视野中，但仍然不完全是 OP 所追求的。不错的最佳选择。 +1

@TylerRinker 不错 - 甚至不知道这样的事情是可能的！给关注的人一个提示：我必须使用grid::unit 来获取此信息，而无需直接加载grid。

【参考方案2】：

您可以获得的最接近的方法是在 dodged 条周围绘制边框以突出显示堆叠的 type 值。

ggplot(df, aes(treatment, total, fill = year)) + 
geom_bar(stat="identity", position="dodge", color="black")

【讨论】：

嗯，边框似乎与数据不一致。例如，set.seed(8) 在运行代码之前查看值。

如果你真的想变得花哨，我敢打赌你可以使用geom_rect 来填充某些部分，但是你使用的是 ggplot 来绘制而不是绘图。

【参考方案3】：

您可以使用interaction(year, treatment) 作为x 轴变量来替代dodge。

library(dplyr)
library(ggplot2)


df=data.frame(
  year=rep(c("2010","2011"),each=4),
  treatment=rep(c("Impact","Control")),
  type=rep(c("Phylum1","Phylum2"),each=2),
  total=sample(1:100,8)) %>% 
  mutate(x_label = factor(str_replace(interaction(year, treatment), '\\.', ' / '),
                          ordered=TRUE))

ggplot(df, aes(x=x_label, y=total, fill=type)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(x='Year / Treatment')

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 4 月 26 日创建。

【讨论】：

交互似乎只用于创建标签？那为什么不直接paste0(year, "/", treatment)呢？

【参考方案4】：

它可以完成，但是它很棘手/繁琐，您基本上必须将条形图分层。

这是我的代码：

library(tidyverse)

df=data.frame(
  year=rep(c(2010,2011),each=4),
  treatment=rep(c("Impact","Control")),
  type=rep(c("Phylum1","Phylum2"),each=2),
  total=sample(1:100,8))

# separate the by the variable which we are dodging by so 
# we have two data frames impact and control
impact <- df %>% filter(treatment == "Impact") %>% 
  mutate(pos = sum(total, na.rm=T))

control <- df %>% filter(treatment == "Control") %>% 
  mutate(pos = sum(total, na.rm=T))

# calculate the position for the annotation element
impact_an <- impact %>% group_by(year) %>% 
  summarise(
    pos = sum(total) + 12
    , treatment = first(treatment)
  )

control_an <- control %>% group_by(year) %>% 
  summarise(
    pos = sum(total) + 12
    , treatment = first(treatment)
  )

# define the width of the bars, we need this set so that
# we can use it to position the second layer geom_bar 
barwidth = 0.30

ggplot() +
  geom_bar(
    data = impact
    , aes(x = year, y = total, fill = type)
    , position = "stack"
    , stat = "identity"
    , width = barwidth
  ) + 
  annotate(
    "text"
    , x = impact_an$year
    ,y = impact_an$pos
    , angle = 90
    , label = impact_an$treatment
  ) +
  geom_bar(
    data = control
    # here we are offsetting the position of the second layer bar
    # by adding the barwidth plus 0.1 to push it to the right
    , aes(x = year + barwidth + 0.1, y = total, fill = type)
    , position = "stack"
    , stat = "identity"
    , width = barwidth
  ) +
  annotate(
    "text"
    , x = control_an$year + (barwidth * 1) + 0.1
    ,y = control_an$pos
    , angle = 90
    , label = control_an$treatment
  ) +
  scale_x_discrete(limits = c(2010, 2011))

这并不能很好地扩展，但是您可以通过一些方法对其进行编码以使其适合您的情况，归功于我最初从以下帖子中学到的这种方法：https://community.rstudio.com/t/ggplot-position-dodge-with-position-stack/16425

【讨论】：

我尝试了类似的方法，但不是手动计算条形位置，您实际上可以将每一层放在一组单独的离散 x 轴值中，例如 2010-a（用于影响）、2010-b （用于控制），2010-gap（作为空白），然后覆盖轴标签。这样你只需要稍微操作你的数据，然后在每个自己的 x 值上绘制每一层。

【参考方案5】：

你可以玩一些 alpha：

df %>% 
  group_by(year, treatment) %>% 
  mutate(cum_tot = cumsum(total)) %>% 
  ggplot(aes(treatment, cum_tot, fill =year)) + 
  geom_col(data = . %>% filter( type=="Phylum1"), position = position_dodge(width = 0.9), alpha = 1) +
  geom_col(data = . %>% filter( type=="Phylum2"), position = position_dodge(width = 0.9), alpha = 0.4) +
  geom_tile(aes(y=NA_integer_, alpha = factor(type))) + 
  scale_alpha_manual(values = c(1,0.4))

现在您可以添加theme(panel.background = element_rect(fill ="yellow")) 一些背景填充来混合颜色：

最后你必须使用 inkscape 修复图例。