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我有一个关于 geom_bar
中的填充字段的问题ggplot2 包。
我想用一个变量填充我的 geom_bar(在下一个示例中,该变量被称为 var_fill
)但订购 geom_plot
与另一个变量(在示例中称为 clarity
)。
我怎样才能做到这一点?
非常感谢!
这个例子:
rm(list=ls())
set.seed(1)
library(dplyr)
data_ex <- diamonds %>%
group_by(cut, clarity) %>%
summarise(count = n()) %>%
ungroup() %>%
mutate(var_fill= LETTERS[sample.int(3, 40, replace = TRUE)])
head(data_ex)
# A tibble: 6 x 4
cut clarity count var_fill
<ord> <ord> <int> <chr>
1 Fair I1 210 A
2 Fair SI2 466 B
3 Fair SI1 408 B
4 Fair VS2 261 C
5 Fair VS1 170 A
6 Fair VVS2 69 C
library(ggplot2)
ggplot(data_ex) +
geom_bar(aes(x = cut, y = count, fill=clarity),stat = "identity", position = "fill", color="black")
ggplot(data_ex) +
geom_bar(aes(x = cut, y = count, fill=var_fill),stat = "identity", position = "fill", color="black")
p1 <- ggplot(data_ex) + geom_bar(aes(x = cut, y = count, group = clarity, fill = var_fill), stat = "identity", position = "fill", color="black")+ ggtitle("var fill")
p2 <- ggplot(data_ex) + geom_bar(aes(x = cut, y = count, fill = clarity), stat = "identity", position = "fill", color = "black")+ ggtitle("clarity")
library(cowplot)
cowplot::plot_grid(p1, p2)
rm(list=ls())
set.seed(1)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggmosaic)
data_ex <- diamonds %>%
group_by(cut, clarity) %>%
summarise(count = n()) %>%
ungroup() %>%
mutate(residu= runif(nrow(.), min=-4.5, max=5)) %>%
mutate(residu_classe = case_when(residu < -4~"< -4 (p<0.001)",(residu >= -4 & residu < -2)~"[-4;-2[ (p<0.05)",(residu >= -2 & residu < 2)~"[-2;2[ non significatif",(residu >= 2 & residu < 4)~"[2;4[ (p<0.05)",residu >= 4~">= 4 (p<0.001)")) %>%
mutate(residu_color = case_when(residu < -4~"#D04864",(residu >= -4 & residu < -2)~"#E495A5",(residu >= -2 & residu < 2)~"#CCCCCC",(residu >= 2 & residu < 4)~"#9DA8E2",residu >= 4~"#4A6FE3"))
ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut)), fill = data_ex$residu_color, na.rm=T)+
scale_y_productlist() +
theme_classic() +
theme(axis.ticks=element_blank(), axis.line=element_blank())+
labs(x = "cut",y="clarity")
最佳答案
使用群体美学:
p1 <- ggplot(data_ex) +
geom_bar(aes(x = cut, y = count, group = clarity, fill = var_fill),
stat = "identity", position = "fill", color="black") + ggtitle("var fill")
p2 <- ggplot(data_ex) +
geom_bar(aes(x = cut, y = count, fill = clarity), stat = "identity", position = "fill", color = "black")+
ggtitle("clarity")
library(cowplot)
cowplot::plot_grid(p1, p2)
library(ggmosaic)
p3 <- ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut), fill=var_fill), na.rm=T)+
scale_x_productlist()
p4 <- ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut), fill=clarity,), na.rm=T)+
scale_x_productlist()
cowplot::plot_grid(p3, p4)
aes
之外定义填充修复了以下问题:
data_ex %>%
mutate(color = ifelse(var_fill == "A", "#0073C2FF", ifelse(var_fill == "B", "#EFC000FF", "#868686FF"))) -> try2
ggplot(try2) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut)), fill = try2$color, na.rm=T)+
scale_x_productlist()
ggplot(try2) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut)), fill = try2$color, na.rm=T)+
scale_x_productlist()+
scale_y_continuous(sec.axis = dup_axis(labels = unique(try2$clarity),
breaks = try2 %>%
filter(cut == "Ideal") %>%
mutate(count2 = cumsum(count/sum(count)),
lag = lag(count2)) %>%
replace(is.na(.), 0) %>%
rowwise() %>%
mutate(post = sum(count2, lag)/2)%>%
select(post) %>%
unlist()))
ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut), fill = residu_classe), alpha=0, na.rm=T)+
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut)), fill = data_ex$residu_color, na.rm=T)+
scale_y_productlist()+
theme_classic() +
theme(axis.ticks=element_blank(), axis.line=element_blank())+
labs(x = "cut",y="clarity")+
scale_fill_manual(values = unique(data_ex$residu_color), breaks = unique(data_ex$residu_classe))+
guides(fill = guide_legend(override.aes = list(alpha = 1)))+
scale_x_productlist(breaks = data_ex %>%
group_by(cut) %>%
summarise(sumer = sum(count)) %>%
mutate(sumer = cumsum(sumer/sum(sumer)),
lag = lag(sumer)) %>%
replace(is.na(.), 0) %>%
rowwise() %>%
mutate(post = sum(sumer, lag)/2)%>%
select(post) %>%
unlist(), labels = unique(data_ex$cut))
library(gtable)
library(gridExtra)
gg_pl <- ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut), fill = residu_classe), alpha=1, na.rm=T)+
scale_fill_manual(values = unique(data_ex$residu_color), breaks = unique(data_ex$residu_classe))
z = ggplot(data_ex) +
geom_mosaic(aes(weight= count, x=product(clarity, cut)), fill = data_ex$residu_color, na.rm=T)+
scale_y_productlist()+
theme_classic() +
theme(axis.ticks=element_blank(), axis.line=element_blank())+
labs(x = "cut",y="clarity")
a.gplot <- ggplotGrob(gg_pl)
tab <- gtable::gtable_filter(a.gplot, 'guide-box', fixed=TRUE)
gridExtra::grid.arrange(z, tab, nrow = 1, widths = c(4,1))
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