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我将使用 ggplot 中的钻石数据集来说明我的观点,我想为价格绘制直方图,但我想显示每次切割的每个 bin 的计数
这是我的代码
ggplot(aes(x = price ) , data = diamonds_df) +
geom_histogram(aes(fill = cut , binwidth = 1500)) +
stat_bin(binwidth= 1500, geom="text", aes(label=..count..) ,
vjust = -1) +
scale_x_continuous(breaks = seq(0 , max(stores_1_5$Weekly_Sales) , 1500 )
, labels = comma)
最佳答案
更新 ggplot2
2.x
您现在可以使用 position=position_stack(vjust=0.5)
在堆叠条形中居中标签,而无需预先汇总数据。 .例如:
ggplot(aes(x = price ) , data = diamonds) +
geom_histogram(aes(fill=cut), binwidth=1500, colour="grey20", lwd=0.2) +
stat_bin(binwidth=1500, geom="text", colour="white", size=3.5,
aes(label=..count.., group=cut), position=position_stack(vjust=0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,max(diamonds$price), 1500))
cut
的每个值的计数通过添加
cut
作为
group
审美到
stat_bin
.我也搬家了
binwidth
aes
之外,这导致了
binwidth
在您的原始代码中被忽略:
ggplot(aes(x = price ), data = diamonds) +
geom_histogram(aes(fill = cut ), binwidth=1500, colour="grey20", lwd=0.2) +
stat_bin(binwidth=1500, geom="text", colour="white", size=3.5,
aes(label=..count.., group=cut, y=0.8*(..count..))) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,max(diamonds$price), 1500))
stat_bin
内做到这一点。 ,或者如果有可能的话。乘以 0.8(或其他)将每个标签移动不同的相对量。因此,为了让标签居中,我在下面的代码中为标签创建了一个单独的数据框:
# Create text labels
dat = diamonds %>%
group_by(cut,
price=cut(price, seq(0,max(diamonds$price)+1500,1500),
labels=seq(0,max(diamonds$price),1500), right=FALSE)) %>%
summarise(count=n()) %>%
group_by(price) %>%
mutate(ypos = cumsum(count) - 0.5*count) %>%
ungroup() %>%
mutate(price = as.numeric(as.character(price)) + 750)
ggplot(aes(x = price ) , data = diamonds) +
geom_histogram(aes(fill = cut ), binwidth=1500, colour="grey20", lwd=0.2) +
geom_text(data=dat, aes(label=count, y=ypos), colour="white", size=3.5)
scale_y_continuous(breaks=seq(0,20000,2000))
或者任何你想要的休息时间。
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