在 ggplot facet_grid 中创建小计方面

Question

是否有一种优雅的方法可以在应用于分组聚合的 facet_grid(var1~var2) 图上添加小计方面，其中聚合类似于 sum、mean、sd, 等等

"total" 方面应该使用与其他方面相同的聚合。

下图给出了使用 mean 的示例。共有 6 个小计和 1 个总分面。每个总方面提供每个碳水化合物值的平均 mpg。

我下面的方法笨拙而冗长。一种被推广来处理一般数量的 x 和 y faceting/grouping 变量的方法是可取的。我可以编写一个函数，根据聚合中的分组进行大量不雅的条件计算，但我真的在寻找方便和简单的东西。首选 Tidyverse 解决方案。

library(dplyr)
library(ggplot2)
# use mtcars data set
data <- mtcars

# aggregate data by grouping variables
aggregate_data<- data%>%
  group_by(gear,cyl, carb)%>%
  summarize(mpg=mean(mpg))%>%
  ungroup

# get total for gear
data_tot_cyl<- data%>%
  group_by(cyl, carb)%>%
  summarize(mpg=mean(mpg))%>%
  ungroup%>%
  mutate(gear='total')

# get total for cyl
data_tot_gear<- data%>%
  group_by(gear, carb)%>%
  summarize(mpg=mean(mpg))%>%
  ungroup%>%
  mutate(cyl='total')

# get total for total-total
data_tot_tot<- data%>%
  group_by(carb)%>%
  summarize(mpg=mean(mpg))%>%
  ungroup%>%
  mutate(cyl='total', gear='total')

# get data frame with all total's data.
new_data<-data_tot_tot%>%
  bind_rows(data_tot_gear%>%mutate(gear=as.character(gear)))%>%
  bind_rows(data_tot_cyl%>%mutate(cyl=as.character(cyl)))%>%
  bind_rows(aggregate_data%>%mutate_at(vars(gear, cyl), funs(as.character)))

# Arghh, gotta order the levels so total is at the end.
new_data$cyl <- factor(new_data$cyl, 
                         levels=c('4','6','8','total'),ordered=T)
new_data$gear <- factor(new_data$gear, 
                        levels=c('3','4','5','total'),ordered=T)

# Finally after over 20 additional lines of code, I get the 
# faceted plot with totals for x and y facets. 
p<-ggplot(new_data, aes(x=carb, y=mpg))+
  geom_bar(stat='identity')+
  facet_grid(cyl~gear)+
  geom_text(aes(label=round(mpg,1), y=0), 
            col='white', size=3,hjust=-0.3, angle=90)+
  ggtitle('Average MPG vs Num Carbs, by Num Cylinders & Num Gears')
print(p)

Answer 1

您想在 facet_grid() 函数中使用 margins 选项。请参阅以下内容：

p2 <- ggplot(aggregate_data, aes(x=1, y=value))+
  geom_point()+
  facet_grid(dist~scale, margins = TRUE)
p2

Answer 2

ggplot 可以直接从原始数据框做。但是 geom_text 仍然显示单独的行值，而不是聚合。

p3<-ggplot(mtcars, aes(x=carb, y=mpg))+
  stat_summary(fun.y="mean", geom="bar")+
  facet_grid(cyl~gear, margins=T)+
  geom_text(aes(label=round(..y..,1)), 
            col='red', size=3,hjust=-0.3, angle=90)+
  ggtitle('Average MPG vs Num Carbs, by Num Cylinders & Num Gears')
print(p3)

它允许您按任何 facet_grid 组合对聚合进行分组。例如。

p4<-ggplot(mtcars, aes(x=carb, y=mpg))+
  stat_summary(fun.y="mean", geom="bar")+
  facet_grid(am+vs~gear, margins=T)+
  geom_text(aes(label=round(..y..,1)), 
            col='red', size=3,hjust=-0.3, angle=90)+
  ggtitle('Average MPG vs Num Carbs, by Num Gears and vs & am')
print(p4)

在 ggplot facet_grid 中创建小计方面

Create subtotal facets in ggplot facet_grid

r

ggplot2

tidyverse