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我有一些数据想可视化,我可以制作左侧的图表,但我希望能够通过实现右侧图像中的功能向查看者提供更多信息:根据预定义的范围和每个范围中的面积百分比进行着色。
我认识到这个问题与这两个答案相似,但是我对密度的了解不足以让数据帧以正确的格式出现:
这是复制我的示例的代码。
如果可以,请在回复中使用 dplyr。
提前致谢。
library(dplyr)
library(ggplot2)
options(scipen = 999)
#Get percentages
diamonds%>%
mutate(Cut = cut,
Prices = cut(price,
breaks=c(0,2499,4999, 19000),
include.lowest=T, dig.lab=10))%>%
group_by(Cut, Prices)%>%
summarise(Count = n())%>%
group_by(Cut)%>%
mutate(Pct = round(Count/sum(Count), 2))%>%
ungroup()
#Plot
ggplot(diamonds, aes(x=price))+
geom_density(fill="grey50")+
facet_grid(cut~.)+
geom_vline(xintercept = c(2500,5000))+
theme(axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks.y = element_blank())
最佳答案
问题是您在 diamonds
data.frame
中没有密度数据。您面临的另一个问题是您需要保留构面信息。我不确定如何让 dplyr
按 cut
分组并获得 density()
。可以像您一样生成汇总数据,但为了制作密度图,您需要每个点的 x,y 信息。
我发现的一个解决方法是像这样制作密度图 p
p<-ggplot(diamonds,aes(x=price))+geom_density()+facet_wrap(~cut,nrow=5)
然后使用ggplot_build函数获取正在绘制的数据
pg <- ggplot_build(p)
这会得到一个列表,其中第一个元素是实际数据集
pg_data<-data.frame(pg$data[[1]],stringsAsFactors = F)
您可以检查您是否对 y 列(与密度相同)感兴趣,x 将是价格,PANEL 将是侧面。我没有将其更改为 Good, Very Good 的因子模式...但我猜你可以。
head(pg_data)
y x density scaled count n PANEL group
1 0.00005370272 326.0000 0.00005370272 0.2756038 0.08646139 1610 1 -1
2 0.00005829975 362.1977 0.00005829975 0.2991959 0.09386259 1610 1 -1
3 0.00006307436 398.3953 0.00006307436 0.3236993 0.10154972 1610 1 -1
4 0.00006798165 434.5930 0.00006798165 0.3488836 0.10945045 1610 1 -1
5 0.00007298816 470.7906 0.00007298816 0.3745772 0.11751094 1610 1 -1
6 0.00007807049 506.9883 0.00007807049 0.4006598 0.12569348 1610 1 -1
ymin ymax fill weight colour alpha size linetype
1 0 0.00005370272 NA 1 black NA 0.5 1
2 0 0.00005829975 NA 1 black NA 0.5 1
3 0 0.00006307436 NA 1 black NA 0.5 1
4 0 0.00006798165 NA 1 black NA 0.5 1
5 0 0.00007298816 NA 1 black NA 0.5 1
6 0 0.00007807049 NA 1 black NA 0.5 1
现在我们可以再次绘制所有内容,但使用我们需要的密度数据
ggplot(data=pg_data,aes(x,y))+geom_line()+facet_wrap(~PANEL,nrow=5)+geom_area(data=subset(pg_data,x>2499&x<5000),aes(x,y),fill = "red", alpha = 0.5)
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