如何按条形计算堆叠条形图中的百分比？

debugcn 发表于 Dev

马克·布林克曼

问题

条形图中的当前百分比是根据数据总量计算的。我希望每个堆栈都完全 100%。（解决了）

此外，百分比应四舍五入到最接近的整数。（解决了）

编辑：删除所有小于或等于 1 的百分比。（已解决）

Edit2：确保没有标签重叠。

我已经在谷歌上搜索了一段时间了。似乎没有适当的方法来防止标签重叠。

我发现的可能解决方案：

翻转情节
添加角度（）以旋转标签
“手动”计算每个位置
使用 check_overlap = TRUE

当前状态

我的代码到目前为止

# Load libraries & packages =================================
library("ggplot2")
library("scales")
library("dplyr")
library("foreign")
library("tidyverse")
library("forcats")


# Data setup =================================
spss_file_path <- "D:\\Programming\\Testing\\2017-03-15_data_import&ggplot2\\Beispieldatensatz(fiktiv).sav"
exampledata <- read.spss(spss_file_path, use.value.labels = TRUE,
                         to.data.frame = TRUE, reencode = TRUE)


exampledata$V43   <- factor(exampledata$V43,
                            levels = c(1,2,3,4,5),
                            labels = c("1 Sehr zufrieden","2","3","4", "5 Sehr unzufrieden"))

exampledata$V43   <- factor(exampledata$V43, levels = rev(unique(levels(exampledata$V43))))
exampledata$A_REF <- factor(exampledata$A_REF, levels = rev(unique(levels(exampledata$A_REF))))
exampledata$V101  <- factor(exampledata$V101, levels = rev(unique(levels(exampledata$V101))))

labels <- exampledata %>% 
  filter(!is.na(V101), !is.na(V43)) %>% 
  count(A_REF) %>% 
  mutate(labels = paste(A_REF,"(n=", n, ")")) %>% 
  select(A_REF, labels)

plot_data <-  exampledata %>% 
  filter(!is.na(V101), !is.na(V43)) %>% 
  left_join(labels, by = "A_REF")

plot_data <- plot_data %>% 
  group_by(labels) %>% 
  summarize(`5 Sehr unzufrieden` = sum(ifelse(V43 == "5 Sehr unzufrieden", 1, 0)) / n(),
            `4` = sum(ifelse(V43 == "4", 1, 0)) / n(),
            `3` = sum(ifelse(V43 == "3", 1, 0)) / n(),
            `2` = sum(ifelse(V43 == "2", 1, 0)) / n(),
            `1 Sehr zufrieden` = sum(ifelse(V43 == "1 Sehr zufrieden", 1, 0)) / n()) %>%
  gather(key = Rating, value = prop, -labels)

plot_data$labels <- factor(plot_data$labels)
plot_data$Rating <- factor(plot_data$Rating) %>% fct_rev()

# Plot =================================
ggplot(plot_data, aes(x = labels, y = prop, fill = Rating)) +
  geom_col() + 
  scale_y_continuous(labels = scales::percent, breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)) +
  labs(y=NULL, x=NULL, fill=NULL) + 
  ggtitle(paste(attr(exampledata, "variable.labels")[77])) + 
  theme_classic() + 
  geom_text(aes(label = if_else(prop > 0.02, scales::percent(round(prop, 2)), NULL)), position = position_fill(vjust=0.5)) +
  coord_flip()

数据

structure(list(exampledata.V101 = structure(c(2L, NA, 2L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, NA, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, NA, 
NA, NA, 1L, 1L, 2L, NA, 2L, 2L, 2L, NA, 2L, 2L, NA, NA, 1L, NA, 
2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, NA, NA, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, NA, 1L, NA, 1L, NA, 
1L, 2L, NA, NA, 2L, NA, 1L, 2L, 2L, NA, 2L, NA, 2L, 2L, 1L, 2L, 
1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, NA, 2L, 2L, 2L, 2L, NA, 2L, 1L, 2L, 2L
), .Label = c("Weiblich", "Männlich"), class = "factor"), exampledata.A_REF = structure(c(18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 16L, 18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 16L, 18L, 18L, 16L, 18L, 
16L, 18L, 18L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 
16L, 18L, 18L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 17L, 16L, 18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 17L, 18L, 18L, 
16L, 18L, 16L, 18L, 18L, 16L, 16L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 
18L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 16L, 18L, 
16L, 16L, 18L, 18L, 18L, 17L, 16L, 18L), .Label = c("Zertifikat eines Aufbau- oder Ergänzungsstudiums", 
"LA Berufliche Schulen", "LA Sonderschule", "LA Gymnasium", "LA Haupt- und Realschule", 
"LA Grundschule", "Künstlerischer/musischer Abschluss", "Kirchlicher Abschluss", 
"Staatsexamen (ohne Lehramt)", "Diplom Fachhochschule, Diplom I an Gesamthochschulen", 
"Diplom Universität, Diplom II an Gesamthochschulen", "Sonstiges", 
"Promotion", "Staatsexamen", "Magister", "Diplom", "Master", 
"Bachelor"), class = "factor"), exampledata.V43 = structure(c(3L, 
5L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 3L, 3L, 2L, NA, 4L, 5L, 5L, 
4L, 4L, 4L, 4L, NA, 2L, 4L, 3L, 5L, 4L, 4L, 4L, NA, 4L, 4L, NA, 
NA, 3L, 5L, 2L, 4L, 5L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, NA, NA, 4L, NA, 3L, 
4L, 5L, 5L, 2L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 5L, 4L, 5L, NA, 4L, 
NA, 4L, NA, 4L, 5L, 4L, NA, 5L, NA, 4L, 4L, 4L, NA, 4L, NA, 5L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, NA, 4L, 
5L, 5L, 4L), .Label = c("5 Sehr unzufrieden", "4", "3", "2", 
"1 Sehr zufrieden"), class = "factor")), .Names = c("exampledata.V101", 
"exampledata.A_REF", "exampledata.V43"), row.names = c(NA, 100L
), class = "data.frame")

菲尔

通常最好在绘制图表之前将数据处理为汇总数据。我发现尝试ggplot2为你做总结要么有限，要么很难让它按照你想要的方式展示。

library(tidyverse)
library(forcats)

因为最好在将数据绘制在中之前对其进行汇总ggplot2，所以下面的代码计算了每一组label在比例尺上选择特定答案的比例。在最后一步中，我将数据从宽变为长，以便所有要绘制的比例都在同一个变量中（我称之为prop）。

plot_data <- plot_data %>% group_by(labels) %>% 
            summarize(`5 Sehr unzufrieden` = sum(ifelse(V43 == "5 Sehr unzufrieden", 1, 0)) / n(),
                      `4` = sum(ifelse(V43 == "4", 1, 0)) / n(),
                      `3` = sum(ifelse(V43 == "3", 1, 0)) / n(),
                      `2` = sum(ifelse(V43 == "2", 1, 0)) / n(),
                      `1 Sehr zufrieden` = sum(ifelse(V43 == "1 Sehr zufrieden", 1, 0)) / n()) %>%
            gather(key = Rating, value = prop, -labels)

最好将分类变量设置为用于操作的因素，例如顺序和颜色，因此这就是以下内容。最初，我的代码的比例标签（我Rating在gather上面的函数中调用）与您拥有的顺序相反，所以我使用fct_rev从forcats包中将其反转回来。

plot_data$labels <- factor(plot_data$labels)
plot_data$Rating <- factor(plot_data$Rating) %>% fct_rev()

对于下面的图表，我只是做了一些更改。最值得注意的是我正在使用geom_col而不是geom_bar. 在后台，geom_col与geom_bar(stat = "identity")- 键入速度相同。我们本质上是在告诉ggplot2按原样绘制数据图表，而不是将其视为原始数据。但是，我确实需要指定y美学以指示我想要绘制哪些数据，因此我指定prop在初始ggplot调用中使用该变量。

# Plot =================================
ggplot(plot_data, aes(x = labels, y = prop, fill = Rating)) +
geom_col() + 
scale_y_continuous(labels = scales::percent, breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)) +
labs(y=NULL, x=NULL, fill=NULL) + 
ggtitle(paste(attr(exampledata, "variable.labels")[77])) + 
theme_classic() + 
geom_text(aes(label = if_else(prop > 0.01, scales::percent(round(prop, 2)), NULL)), position = position_fill(vjust=0.5)) +
coord_flip()

我更改的唯一另一行是geom_text上面的调用。我添加了一个if_else函数，以便它要么显示标签（如果它高于 1%）要么不显示（1% 或更少）。此外，我对百分比进行了四舍五入，以便您使用该round函数时没有任何小数。请记住，您需要四舍五入到小数点后两位。

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编辑于2021-07-9

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