r - 如何使用ggplot2绘制多个区域图？

Question

我正在尝试实现一个复杂的数据可视化，如下图所示。但是使用 R 和 ggplot2。

观察到:

每组数据可视化上方有6个不同的组“非洲”、“亚洲”、“欧洲”等；

1 套，包括每个大陆的 3 个区域地块；

x 轴仅出现在一组，大洋洲的最后一行

图例只出现一次，在上面。

图上方有两个图例 - 风险组和条件

如您所见，非洲有百万人口(一张图表)、风险群体和状况。

我试图用我的 2 个数据集获得相同的结果。例如，对于印度，我想要在一行中，一个症状图表和第二个合并症图表。英国和巴基斯坦也是如此。以下是创建的一些假数据集:

https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/blob/master/fake_symptoms.csv

https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/blob/master/fake_comorbidities%202.csv

我试图通过为每个国家/地区创建小数据集来获得一些东西，然后创建 2 个图，一个用于症状，另一个用于合并症，然后将它们加在一起。但这是一项繁重的工作，还会出现许多其他问题。
采用这种方法可能会出现问题。一个例子在这里:

india_count_symptoms <- count_symptoms %>%
  dplyr::filter(Country == "India")

india_count_symptoms$symptoms <- as.factor(india_count_symptoms$symptoms)
india_count_symptoms$Count <- as.numeric(india_count_symptoms$Count)

library(viridis)

india_sympt_plot <- ggplot2::ggplot(india_count_symptoms, ggplot2::aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  ggplot2::geom_area(position = "fill", color = "white") + 
  ggplot2::scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + 
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE)

india_sympt_plot  

这就是我得到的:

正如你所看到的:
一种。年龄范围没有很好地对齐
湾如果我采用这种方法，我最终会为每个国家的每个情节都有传说
C。 y 轴不给我计数，它一直到 1. 并且不直观地正确。
d.对合并症做同样的事情，然后得到与上述 3 点相同的问题。
因此，我想采用一种更简单的方法来获得与第一张图类似的图，并表达条件:从 1 到 5 分，但针对我的 3 个国家以及症状和合并症。然而，我的真实数据集更大，有 5 个国家，但具有相同的绘图 - 症状和合并症。
在 RStudio 中使用 ggplot2 是否有更好的方法来实现这一点？

Answer 1

这是一个好的开始 - 我不清楚你的一些目标，但这个答案应该能让你克服眼前的障碍。

## read in your data
count_symptoms = readr::read_csv("https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/raw/master/fake_symptoms.csv")

## as mentioned in comments, removing `position = 'fill'` lets your chart show counts.
## (I'm skipping the unnecessary data conversions)
## And I'm removing the `ggplot2::` to make the code more readable...
## No other changes are made

india_count_symptoms <- count_symptoms %>%
  dplyr::filter(Country == "India")

india_sympt_plot <- ggplot(india_count_symptoms, aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  geom_area(color = "white") + 
  scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + 
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE)

现在，不要为每个国家/地区制作单独的图，让我们使用 facets:

## same plot code as above, but we give it the whole data set
## and add the `facet_grid` on
ggplot(count_symptoms, aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  geom_area(color = "white") + 
  scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +  
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE) + 
  facet_grid(Country ~ .)

请注意，我们只有一个图例。您可以 re-position it easily as shown here .可能我要做的下一个更改是添加参数 labels = scales::comma_format在您的 scale_y_continuous .我不知道你的 x 轴标签有什么问题。
对于完整的数字，我建议做一个 facet_grid为每一列绘图，然后使用 patchwork将它们组合成一个图像。看看你能在此基础上走多远，如果你仍然有问题，请提出一个专注于下一步的新问题。