如何用 ggplot2 绘制多个区域图？

Question

我正在尝试实现如下图所示的复杂数据。但是使用 R 和 ggplot2。

根据观察：

1. 每组数据可视化上方有“非洲”、“亚洲”、“欧洲”等6个不同的组；
2. 1 组，包括每个大陆 3 个区域地块；
3. x 轴只出现在大洋洲最后一行的一组中
4. 上面的图例只出现一次。
5. 图上方有两个图例 - 风险组和条件
6. 如您所见，非洲的人口以百万计（一张图表）、风险群体和条件。

我正在尝试使用我的 2 个数据集实现相同的结果。例如，对于印度，我希望在一行中包含一个症状图表，第二个是合并症图表。英国和巴基斯坦也是如此。以下是创建的一些假数据集：

1. https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/blob/master/fake_symptoms.csv
2. https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/blob/master/fake_comorbidities%202.csv

我试图通过为每个国家/地区创建小型数据集，然后创建 2 个图，一个用于症状，另一个用于合并症，然后将它们加在一起。但这是一项繁重的工作，还会出现许多其他问题。 采用这种方法可能会出现问题。一个例子在这里：

india_count_symptoms <- count_symptoms %>%
  dplyr::filter(Country == "India")

india_count_symptoms$symptoms <- as.factor(india_count_symptoms$symptoms)
india_count_symptoms$Count <- as.numeric(india_count_symptoms$Count)

library(viridis)

india_sympt_plot <- ggplot2::ggplot(india_count_symptoms, ggplot2::aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  ggplot2::geom_area(position = "fill", color = "white") + 
  ggplot2::scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + 
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE)

india_sympt_plot  

这是我得到的：

如你所见：

一个。年龄范围没有很好地对齐

b.如果我采用这种方法，我最终会为每个国家/地区的每个地块提供传说

c。 y 轴没有给我计数，它一直到 1。并且直觉上不正确。

d。对合并症做同样的事情，然后得到与上述 3 点相同的问题。

因此，我想采用一种更简单的方法来获得与第一张图片相似的情节，并表达条件：从 1 到 5 分，但针对我的 3 个国家以及症状和合并症。但是，我的真实数据集更大，包含 5 个国家，但具有相同的绘图 - 症状和合并症。

在 RStudio 中，有没有更好的方法通过 ggplot2 实现这一点？

Answer 1

这是一个好的开始——我不清楚你的一些目标，但这个答案应该能让你克服眼前的障碍。

## read in your data
count_symptoms = readr::read_csv("https://github.com/gabrielburcea/stackoverflow_fake_data/raw/master/fake_symptoms.csv")

## as mentioned in comments, removing `position = 'fill'` lets your chart show counts.
## (I'm skipping the unnecessary data conversions)
## And I'm removing the `ggplot2::` to make the code more readable...
## No other changes are made

india_count_symptoms <- count_symptoms %>%
  dplyr::filter(Country == "India")

india_sympt_plot <- ggplot(india_count_symptoms, aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  geom_area(color = "white") + 
  scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + 
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE)

现在，我们不再为每个国家制作单独的图，而是使用构面：

## same plot code as above, but we give it the whole data set
## and add the `facet_grid` on
ggplot(count_symptoms, aes(x = age_band, y = Count, group = symptoms, fill = symptoms)) +
  geom_area(color = "white") + 
  scale_x_discrete(limits = c("0-19", "20-39", "40-59","60+"), expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +  
  viridis::scale_fill_viridis(discrete = TRUE) + 
  facet_grid(Country ~ .)

请注意，我们只有一个图例。你可以re-position it easily as shown here。可能我要做的下一个更改是在您的scale_y_continuous 中添加参数labels = scales::comma_format。我不知道你的 x 轴标签有什么问题。

对于完整的图，我建议为每一列绘制一个facet_grid，然后使用patchwork 包将它们组合成一个图像。看看在此基础上您能走多远，如果您仍然遇到问题，请提出一个专注于下一步的新问题。