R中的气泡图，出现次数/值总和

Question

我正在使用 R 绘制气泡图——当前的项目是绘制具有以下特征的政治捐款气泡图：

x-axis: size of donation, in ranges i.e. $10-$19, $20-29, $30-49, etc.
y-axis: number of donations of that amount
area of bubble: total amount of donations 

我没有计划任何复杂的事情，就像这样：

symbols(amount_ranges,amount_occurrences, circles=sums)

数据非常精细，因此每次捐赠都有一个单独的条目，需要将它们相加才能得到我正在寻找的值。

例如，数据如下所示（多余的列已删除）：

CTRIB_NAML    CTRIB_NAMF    CTRIB_AMT    FILER_ID
John          Smith         $49          123456789

这并不复杂，但是 R 中有没有一种简单的方法来计算某个值的出现次数（对于 y 轴）？并将这些捐赠的总和加起来（这是轴的导数）？或者我是否需要创建一个函数来遍历数据并分别编译这些数字？或者以某种方式预处理数据？

Answer 1

当您将ggplot2 包与geom_point 一起使用时，这很容易。

使用ggplot 的众多好处之一是内置统计数据意味着您不必预先汇总数据。 geom_point 与 stat_sum 结合使用即可。

这是来自?geom_point 的示例。 （请注意，mtcars 是带有ggplot2 的内置数据集。）

请参阅the ggplot website 和geom_point 了解更多详情。

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point(aes(size = qsec))

Answer 2

您可以在此处使用 plyr 包中的 ddply。如果您的原始 data.frame 被称为 dfr，那么接近这个的东西应该可以工作：

result<-ddply(dfr, .(CTRIB_AMT), function(partialdfr){data.frame(amt=partialdfr$CTRIB_AMT[1], sm=sum(partialdfr$CTRIB_AMT), mn=mean(partialdfr$CTRIB_AMT)) })

事实上，一个基本的 R 解决方案也相当简单：

vals<-sort(unique(dfr$CTRIB_AMT))
sums<-tapply( dfr$CTRIB_AMT, dfr$CTRIB_AMT, sum)
counts<-tapply( dfr$CTRIB_AMT, dfr$CTRIB_AMT, length)

我确信存在更优雅的解决方案。