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编辑:示例数据框:
df<- data.frame(policy=c("Policy A", "Policy B", "Policy C", "Policy D",
"Policy E","Policy F" ),
Spatial_Management= c(0,1,1,0, 0,1),
Landing_ban= c(0,1,1,0, 0,1),
Bycatch_Retention= c(0,1,1,0, 0,1),
Strength=c("M", "V", "M", "P", "P", "M"),
stringsAsFactors=FALSE)
df %>%
pivot_longer(Spatial_management:Bycatch_Retention)
filter(value==1) %>%
ggplot(aes(x=factor(name, level=level_order), fill = factor(Strength)) +
y = (..count..)/sum(..count..)) +
geom_bar()+
stat_bin(geom = "text",
aes(label = paste(round((..count..)/sum(..count..)*100), "%")),
vjust = 5) +
scale_y_continuous(labels = percent)
最佳答案
在这里,您需要将数据框 reshape 为更长的格式,然后计算值的数量除以策略的数量(这里它等于数据框的行数):
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
df %>% pivot_longer(-c(policy, Strength), names_to = "var", values_to = "val") %>%
group_by(Strength, var) %>%
summarise(Val = sum(val)/ nrow(df)) %>%
ggplot(aes(x = var, y = Val, fill = Strength))+
geom_col()+
scale_y_continuous(labels = percent)
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