- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我试图将我的平均值和总数放在条形图的左侧,就像上面的例子一样。
我在 ggplot 中创建了条形图。图片和代码如下。关于如何将平均值和总数显示在正确位置的任何建议?可能是 custom_annotations?
谢谢
percentData = stotal %>% #stotal = survey data frame
group_by(qtext, div, response) %>% #qtext is my question text
summarise(N = n()) %>%
mutate(prop = N/sum(N))
percentData$prop = label_percent(accuracy = 1)(percentData$prop) #make percent from decimal
percentData
#colors
myColors <- c("green4","springgreen2","yellow1","orange1","red1","black", "black", "black")
ggplot(stotal)+
geom_bar(aes(x = div, fill = response), position = 'fill', width = 0.5)+
facet_grid(rows = vars(qtext))+
scale_fill_manual (values = myColors)+
coord_flip()+
ylab('')+
xlab('')+
scale_y_continuous(labels = percent)+
ggtitle(i)+
geom_text(data = percentData, aes(fill = response, y = N, label = prop, x = div),
position=position_fill(vjust=0.5))+
theme(strip.text.y = element_text(size = 12, angle = 0, family = "serif"))
最佳答案
实现此目的的一种方法是通过第二个 ggplot 制作表格,该表格可以通过例如粘贴到主图上patchwork
.基本上,表格图只复制了一个类别的主图,使用分面来获得带有均值和总计的列布局,并摆脱了轴、网格、背景颜色等。
使用一些随机示例数据试试这个:
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales)
library(patchwork)
# Random example data
set.seed(42)
stotal <- data.frame(
qtext = rep(c("A", "B"), 50),
div = sample(c("University", "KSAS-HUM"), 100, replace = TRUE),
response = sample(c("Poor", "Fair", "Good", "Very good", "Excellent"), 100, replace = TRUE)
)
stotal$response <- factor(stotal$response, levels = c("Poor", "Fair", "Good", "Very good", "Excellent"))
percentData = stotal %>% #stotal = survey data frame
group_by(qtext, div, response) %>% #qtext is my question text
summarise(N = n()) %>%
mutate(prop = N/sum(N))
#> `summarise()` regrouping output by 'qtext', 'div' (override with `.groups` argument)
percentData$prop = label_percent(accuracy = 1)(percentData$prop) #make percent from decimal
#colors
myColors <- c("green4","springgreen2","yellow1","orange1","red1","black", "black", "black")
p1 <- ggplot(stotal)+
geom_bar(aes(x = div, fill = response), position = 'fill', width = 0.5)+
facet_grid(rows = vars(qtext))+
scale_fill_manual (values = myColors)+
coord_flip()+
ylab('')+
xlab('')+
scale_y_continuous(labels = percent)+
#ggtitle(i)+
geom_text(data = percentData, aes(fill = response, y = N, label = prop, x = div),
position=position_fill(vjust=0.5))+
theme(strip.text.y = element_text(size = 12, angle = 0, family = "serif"))
#> Warning: Ignoring unknown aesthetics: fill
# Table plot
table_data <- stotal %>%
mutate(response = as.numeric(response)) %>%
group_by(qtext, div) %>%
summarise(Mean = mean(response), "Total N" = n()) %>%
mutate(Mean = round(Mean, 1)) %>%
tidyr::pivot_longer(-c(qtext, div), names_to = "var")
#> `summarise()` regrouping output by 'qtext' (override with `.groups` argument)
p2 <- ggplot(table_data, aes(x = div)) +
geom_bar(color = "white", fill = "white", position = 'fill', width = .5)+
#geom_vline(color = "grey", xintercept = c(.5, 1.5, 2.5)) +
geom_text(aes(y = 1, label = value), position=position_fill(vjust=0.5), size = 0.8 * 11 /.pt) +
facet_grid(qtext ~ var, switch = "y") +
coord_flip() +
labs(x = NULL, y = NULL) +
theme_minimal() +
theme(strip.text.y = element_blank()) +
theme(axis.ticks.y = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_text(color = "transparent"),
axis.ticks.x = element_line(color = "transparent"),
axis.title = element_blank(),
panel.grid = element_blank(), panel.spacing.x = unit(0, "pt"))
# Glue together
p2 + p1 + plot_layout(widths = c(1, 3))
关于r - 在 ggplot 图表旁边显示总计和均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64393525/
我想获取每一行某些列的平均值。 我有此数据: w=c(5,6,7,8) x=c(1,2,3,4) y=c(1,2,3) length(y)=4 z=data.frame(w,x,y) 哪个返回:
类似于Numpy mean with condition我的问题将其扩展到对矩阵进行操作:计算矩阵 rdat 的行均值,跳过某些单元格 - 在本例中我使用 0 作为要跳过的单元格 - 就好像这些值从一
我有一个数据集,其中的列标题为产品名称、品牌、评级(1:5)、评论文本、评论有用性。我需要的是提出一个使用评论的推荐算法。我这里必须使用 python 进行编码。数据集采用.csv 格式。 为了识别数
我在 R^3 中有 n 个点,我想用 k 个椭球体或圆柱体覆盖它们(我不在乎;以更容易的为准)。我想大约最小化卷的并集。假设 n 是数万,k 是少数。开发时间(即简单性)比运行时更重要。 显然我可以运
我创建了一个计算均值、中位数和方差的程序。该程序最多接受 500 个输入。当有 500 个输入(我的数组的最大大小)时,我的所有方法都能完美运行。当输入较少时,只有“平均值”计算器起作用。这是整个程序
我已经完成了距离的计算并存储在推力 vector 中,例如,我有 2 个质心和 5 个数据点,我计算距离的方法是,对于每个质心,我首先计算 5 个数据点的距离并存储在阵列,然后与距离一维阵列中的另一个
下面的代码适用于每一列的总数,但我想计算出每个物种的平均值。 # Read data file into array data = numpy.genfromtxt('data/iris.csv',
我有一个独特的要求,我需要两个数据帧的公共(public)列(每行)的平均值。 我想不出这样做的 pythonic 方式。我知道我可以遍历两个数据框并找到公共(public)列,然后获取键匹配的行的平
我把它扔在那里,希望有人会尝试过这种荒谬的事情。我的目标是获取输入图像,并根据每个像素周围小窗口的标准差对其进行分割。基本上,这在数学上应该类似于高斯或盒式过滤器,因为它将应用于编译时(甚至运行时)用
有没有一种方法可以对函数进行向量化处理,使输出成为均值数组,其中每个均值代表输入数组的 0 索引值的均值?循环这个非常简单,但我正在努力尽可能高效。例如0 = 均值(0),1 = 均值(0-1),N
我正在尝试生成均值为 1 的指数分布随机数。我知道如何获取具有均值和标准差的正态分布随机数。我们可以通过normal(mean, standard_deviation)得到它,但是我不知道如何得到指数
我遇到了一段 Python 代码,它的内容类似于以下内容: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) a array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) np.mean(a
我有两个数组。 x 是独立变量,counts 是 x 出现的次数,就像直方图一样。我知道我可以通过定义一个函数来计算平均值: def mean(x,counts): return np.sum
我有在纯 python 中计算平均速度的算法: speed = [...] avg_speed = 0.0 speed_count = 0 for i in speed: if i > 0:
我正在尝试计算扩展窗口的平均值,但是数据结构使得之前的答案至少缺少一点所需的内容(最接近的是:link)。 我的数据看起来像这样: Company TimePeriod IndividualID
我正在尝试实现 Kmeans python中的算法将使用cosine distance而不是欧几里得距离作为距离度量。 我知道使用不同的距离函数可能是致命的,应该小心使用。使用余弦距离作为度量迫使我改
有谁知道自组织映射 (SOM) 与 k 均值相比效果如何?我相信通常在颜色空间(例如 RGB)中,SOM 是将颜色聚类在一起的更好方法,因为视觉上不同的颜色之间的颜色空间存在重叠( http://ww
注意:我希望能得到更多有关如何处理和提出此类解决方案的指南,而不是解决方案本身。 我的系统中有一个非常关键的功能,它在特定上下文中显示为排名第一的分析热点。它处于 k-means 迭代的中间(已经是多
我有一个 pandas 数据框,看起来像这样: 给定行中的每个值要么是相同的数字,要么是 NaN。我想计算数据框中所有两列组合的平均值、中位数和获取计数,其中两列都不是 NaN。 例如,上述数据帧的结
任何人都知道如何调整简单的 K 均值算法来处理 this form 的数据集. 最佳答案 在仍然使用 k-means 的同时处理该形式的数据的最直接方法是使用 k-means 的内核化版本。 JSAT
我是一名优秀的程序员,十分优秀!