geom_area 不堆叠（ggplot）答案

【问题标题】：geom_area not stacking (ggplot)geom_area 不堆叠（ggplot）
【发布时间】：2015-04-22 19:27:30
【问题描述】：

这是我的数据结构：

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   60 obs. of  3 variables:
$ year     : num  1990 1990 1991 1992 1993 ...
$ studyType: Factor w/ 4 levels "meta","observational",..: 2 3 3 1 3 3 3 1 3 3 ...
$ N        : int  1 4 4 1 2 5 3 1 2 6 ...

我正在尝试使用以下代码将其放入堆积面积图中：

ggplot(evidence.summary.main, aes(x = year, y = N, fill=studyType)) + 
geom_area(alpha=.80)

任何想法为什么我不能让它正确堆叠？

还有我来自dput的数据：

structure(list(year = c(1990, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 
1996, 1996, 1997, 1997, 1998, 1998, 1999, 1999, 2000, 2000, 2000, 
2001, 2001, 2002, 2002, 2003, 2003, 2003, 2004, 2004, 2004, 2005, 
2005, 2006, 2006, 2006, 2007, 2007, 2007, 2007, 2008, 2008, 2008, 
2009, 2009, 2009, 2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011, 
2011, 2012, 2012, 2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2013), studyType = structure(c(2L, 
3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 4L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 2L, 
3L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 
2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L), .Label = c("meta", 
"observational", "rct", "sr"), class = "factor"), N = c(1L, 4L, 
4L, 1L, 2L, 5L, 3L, 1L, 2L, 6L, 1L, 2L, 2L, 1L, 5L, 3L, 1L, 1L, 
4L, 6L, 1L, 10L, 2L, 6L, 3L, 1L, 2L, 8L, 12L, 2L, 3L, 12L, 4L, 
3L, 1L, 9L, 5L, 4L, 7L, 4L, 4L, 1L, 16L, 8L, 9L, 2L, 17L, 7L, 
6L, 2L, 15L, 16L, 3L, 2L, 19L, 14L, 8L, 2L, 28L, 20L)), row.names = c(NA, 
-60L), .Names = c("year", "studyType", "N"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【问题讨论】：

你能dput你的数据框吗？
这可能是因为您丢失了一些数据。例如，在某些年份，您缺少“观察性”数据（可能还有其他一些研究类型，我没有检查 100%）。如果您用缺失的数据（例如设置为 0）填充数据框，它可能会有所帮助。

标签： r ggplot2 stacked-area-chart

【解决方案1】：

我同意@untitled 的观点，即问题很可能是缺失值。我一直认为必须有一个更清洁的转变，但我能想到的就是这个

ggplot(as.data.frame(xtabs(N~year+studyType, evidence.summary.main)), 
    aes(x = as.numeric(year), y = Freq, fill=studyType)) + 
geom_area(alpha=.80)

所以我使用xtabs() 基本上为所有缺失的年份/学习组合填零。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为有一个更优雅的解决方案，它依赖于 tidyr::complete，这是一个仅用于填补缺失关卡的函数。

evidence.summary.main %>%
    tidyr::complete(year, studyType, fill = list(N = 0)) %>%
    ggplot(aes(x = as.numeric(year), y = N, fill = studyType)) + 
    geom_area(alpha = .8)

【讨论】：