ggplot2中的方面累积和答案

【问题标题】：Facet Cumulative sums in ggplot2ggplot2中的方面累积和
【发布时间】：2014-09-30 08:49:04
【问题描述】：

我想安排几个 ggplot2-plots。它适用于直方图，使用以下代码：

df<-NULL
df$Temp<-rnorm(mean=20,sd=3,n=100) 
df$Modul<-rep(seq(1,4,1),25)
df<-as.data.frame(df)   

qplot(Temp, data=df, geom="histogram",binwidth=1)+
    facet_grid(Modul ~ .)

现在我想要累积直方图，我关注了this recipy。但它给了我错误的总和：

qplot(Temp, data=df, geom="histogram",binwidth=1)+
geom_histogram(aes(y=cumsum(..count..)),binwidth=1)+
facet_grid(Modul ~ .)

虽然我大致了解发生了什么，但我不够专业，无法解决这个问题。有什么提示吗？

最好的问候，乔辰

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这可能是一个顺序问题：我认为在将函数应用于内部生成的变量（这里是 stat "bin" 引擎）之前，你不能做 faceting。因此，正如其他答案中提到的，您需要在外部进行计算。

我愿意：

使用geom_histogram获取内部统计引擎创建的数据
使用生成的数据按 ggplot2 之外的组计算累积计数。
绘制新数据的条形图

p <- ggplot(df,aes(x=Temp))+
  geom_histogram(binwidth=1)+facet_grid(Modul~.)

dat <-  ggplot_build(p)$data[[1]]
library(data.table)
ggplot(setDT(dat)[,y:=cumsum(y),"PANEL"],aes(x=x)) +
  geom_bar(aes(y=y,fill=PANEL),stat="identity")+facet_grid(PANEL~.) +
  guides(title="Modul")

【讨论】：

我更喜欢这个解决方案。它更快，直接解决了参差不齐的右边缘问题。谢谢！

【解决方案2】：

我的理解是，绘图和计算统计数据之间存在预期的分离。因此，虽然 ggplot 通常可以调用简单的统计计算，但这是一个不太容易的示例。使用这种视图，预先计算感兴趣的统计数据是有意义的。

这是一个使用 ddply 预先计算累积直方图的示例：

df <- ddply(df,.(Modul),mutate,count=rank(Temp))
ggplot(df)+geom_ribbon(aes(x=Temp,ymax=count),ymin=0)+facet_grid(Modul~.)

它给出了一个合理的图形，其信息丰富但右边缘参差不齐。

【讨论】：

【解决方案3】：

最好的办法是事先转换数据，然后绘制它。由于“累积直方图”不是一种常见的图表类型，因此 ggplot（据我所知）没有内置的方法来处理它。

这就是我的做法：

library(ggplot2)
library(dplyr)

# generate counts by binned Temp and Modul, save it as a new data.frame
# trunc() is a quick fix, you can use any aggregating/binning function
df.counts <- as.data.frame(table(trunc(df$Temp), df$Modul))
names(df.counts) <- c("Temp", "Modul", "count")  ## fix names

# generate grouped cumsum using dplyr, you can also use data.table for this
df.counts <- df.counts %>% group_by(Modul) %>% mutate(cumulative = cumsum(count))

# use a barplot to get what you want (geom_histogram is essentially the same)
ggplot(df.counts) + 
  geom_bar(aes(x=Temp, y=cumulative), stat="identity", width=1) + 
  facet_grid(Modul~.)

希望对你有帮助。

【讨论】：