在分类变量的图表中显示百分比%而不是计数

我正在绘制一个类别变量，而不是显示每个类别值的计数。

我正在寻找一种方法来让ggplot显示该类别中值的百分比。当然，可以用计算出的百分比创建另一个变量并绘制该变量，但我必须这样做几十次，我希望在一个命令中实现这一点。

我在做一些实验，比如

qplot(mydataf) +
  stat_bin(aes(n = nrow(mydataf), y = ..count../n)) +
  scale_y_continuous(formatter = "percent")

但我一定是使用不正确，因为我得到了错误。

为了方便地重现设置，这里有一个简化的示例:

mydata <- c ("aa", "bb", NULL, "bb", "cc", "aa", "aa", "aa", "ee", NULL, "cc");
mydataf <- factor(mydata);
qplot (mydataf); #this shows the count, I'm looking to see % displayed.

在实际情况中，我可能会使用ggplot而不是qplot，但是使用stat_bin的正确方法仍然让我困惑。

我也尝试了以下四种方法:

ggplot(mydataf, aes(y = (..count..)/sum(..count..))) + 
  scale_y_continuous(formatter = 'percent');

ggplot(mydataf, aes(y = (..count..)/sum(..count..))) + 
  scale_y_continuous(formatter = 'percent') + geom_bar();

ggplot(mydataf, aes(x = levels(mydataf), y = (..count..)/sum(..count..))) + 
  scale_y_continuous(formatter = 'percent');

ggplot(mydataf, aes(x = levels(mydataf), y = (..count..)/sum(..count..))) + 
  scale_y_continuous(formatter = 'percent') + geom_bar();

但所有4个都给予:

错误:ggplot2不知道如何处理类因子的数据

的简单情况也会出现相同的错误

ggplot (data=mydataf, aes(levels(mydataf))) +
  geom_bar()

这显然是关于ggplot如何与单个向量交互的。我摸不着头脑，在谷歌上搜索这个错误只得到一个结果。

当前回答

截至2017年3月，对于ggplot2 2.2.1，我认为最佳解决方案在Hadley Wickham的R for数据科学书籍中得到了解释:

ggplot(mydataf) + stat_count(mapping = aes(x=foo, y=..prop.., group=1))

Stat_count计算两个变量:默认使用count，但您可以选择使用显示比例的prop。

2017-03-21 08:22:23

其他回答

如果你想在y轴上显示百分比，并在条形图上标注:

library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(mtcars, aes(x = as.factor(am))) +
  geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
  geom_text(aes(y = ((..count..)/sum(..count..)), label = scales::percent((..count..)/sum(..count..))), stat = "count", vjust = -0.25) +
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  labs(title = "Manual vs. Automatic Frequency", y = "Percent", x = "Automatic Transmission")

当添加条形标签时，您可能希望省略y轴以使图表更清晰，只需在末尾添加:

  theme(
        axis.text.y=element_blank(), axis.ticks=element_blank(),
        axis.title.y=element_blank()
  )

2016-01-28 16:39:27

如果你想要百分比标签，但实际的n在y轴上，试试这个:

    library(scales)
perbar=function(xx){
      q=ggplot(data=data.frame(xx),aes(x=xx))+
      geom_bar(aes(y = (..count..)),fill="orange")
       q=q+    geom_text(aes(y = (..count..),label = scales::percent((..count..)/sum(..count..))), stat="bin",colour="darkgreen") 
      q
    }
    perbar(mtcars$disp)

2014-06-11 21:21:02

下面是面向面数据的解决方案。(@Andrew接受的答案在这种情况下不适用。)其思想是使用dplyr计算百分比值，然后使用geom_col创建图形。

library(ggplot2)
library(scales)
library(magrittr)
library(dplyr)

binwidth <- 30

mtcars.stats <- mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  mutate(bin = cut(hp, breaks=seq(0,400, binwidth), 
               labels= seq(0+binwidth,400, binwidth)-(binwidth/2)),
         n = n()) %>%
  group_by(cyl, bin) %>%
  summarise(p = n()/n[1]) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(bin = as.numeric(as.character(bin)))

ggplot(mtcars.stats, aes(x = bin, y= p)) +  
  geom_col() + 
  scale_y_continuous(labels = percent) +
  facet_grid(cyl~.)

这是情节:

2017-08-01 13:51:08

截至2017年3月，对于ggplot2 2.2.1，我认为最佳解决方案在Hadley Wickham的R for数据科学书籍中得到了解释:

ggplot(mydataf) + stat_count(mapping = aes(x=foo, y=..prop.., group=1))

Stat_count计算两个变量:默认使用count，但您可以选择使用显示比例的prop。

2017-03-21 08:22:23

对于ggplot2 2.1.0版本，就是这样

+ scale_y_continuous(labels = scales::percent)

2016-05-26 12:46:17

在分类变量的图表中显示百分比%而不是计数

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