`ggplot2`：使用`stat_summary`的`fun.y="mean"`的barplot的标签值答案

【问题标题】：`ggplot2`: label values of barplot that uses `fun.y="mean"` of `stat_summary``ggplot2`：使用`stat_summary`的`fun.y="mean"`的barplot的标签值
【发布时间】：2013-12-07 01:04:56
【问题描述】：

例如，如果我使用 ggplot2 的 stat_summary() 绘制 3 档、4 档和 5 档汽车每加仑平均英里数的条形图，我如何标记每个条形图mpg 的平均值？

library(ggplot2)
CarPlot <- ggplot() +
  stat_summary(data= mtcars,
               aes(x = factor(gear),
                   y = mpg,
                   fill = factor(gear)
                   ),
               fun.y="mean",
               geom="bar"
               )
CarPlot

我知道您通常可以使用 geom_text()，但我无法弄清楚如何才能从 stat_summary() 获得平均值。

【问题讨论】：

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

您应该使用内部变量..y.. 来获得计算的平均值。

library(ggplot2)
CarPlot <- ggplot(data= mtcars) +
               aes(x = factor(gear),
                   y = mpg)+
      stat_summary(aes(fill = factor(gear)), fun.y=mean, geom="bar")+
      stat_summary(aes(label=round(..y..,2)), fun.y=mean, geom="text", size=6,
             vjust = -0.5)
CarPlot

但可能最好事先汇总。

【讨论】：

为什么提前聚合更好？
@Adam 因为您可以更紧密地控制自己在做什么，并且拥有更大的灵活性。您也可以在另一个绘图、摘要、报告、...中使用相同的聚合...
另外，在上面的调用中，摘要计算了两次，每次调用stat_summary 计算一次。对于小型数据集，这可能不是问题，但对于较大的数据集则可能。
这个解决方案最终很好地解决了我的问题，所以我将继续接受它，但我很欣赏关于预聚合、agstudy 和@PaulHiemstra 的讨论。将来我会牢记这一点。也感谢您的解决方案，保罗。
是否有可能产生相同的结果隐藏侧面的图例栏？谢谢

【解决方案2】：

我只需预先计算统计数据，然后再构建绘图：

library(plyr)
library(ggplot2)
dat = ddply(mtcars, .(gear), summarise, mean_mpg = mean(mpg))
dat = within(dat, {
    gear = factor(gear)
    mean_mpg_string = sprintf('%0.1f', mean_mpg)
  })
ggplot(dat, aes(x = gear, y = mean_mpg)) + 
    geom_bar(aes(fill = gear), stat = "identity") + 
    geom_text(aes(label = mean_mpg_string), vjust = -0.5)

【讨论】：

你可以做的更简单，ggplot(ddply(mtcars, .(gear), summarise, mean_mpg = mean(mpg)), mean_mpg_string = sprintf('%0.1f', mean_mpg))+ geom_bar(..
我不太喜欢在一个巨大的函数调用中将所有函数堆叠在一起。您最终不得不将函数拆分为多行以提高可读性，与使多个函数调用变小相比，一个函数调用的优势在于。此外，通过这种方式，摘要统计信息也可用于其他功能，例如制作一张桌子。
我完全同意堆叠事实（ggplot+ddply），但是您仍然可以使用相同的 ddply 计算 mean_mpg 和 mean_mpg_string...ddply(mtcars, .(gear), summarise, mean_mpg = mean(mpg), mean_mpg_string = sprintf('%0.1f', mean_mpg))
@agstudy 这绝对是真的，我猜这一切都归结为品味问题。