根据其他列定义轴中断而不保存数据框答案

【问题标题】：defining axis breaks based on other column without saving dataframe before根据其他列定义轴中断而不保存数据框
【发布时间】：2019-12-14 14:03:30
【问题描述】：

我经常创建如下图，其中轴刻度/标签表示累积总和。这一切都很好，但需要我先创建 tibble，然后才能使用 scale_y_continous(breaks=my_df$cumsum) 解决新的中断。

library(tidyverse)


my_df <- tibble::tribble(
  ~group, ~value,
  "a",  10,
  "b",  20,
  "c",  60
  ) %>% 
  mutate(group=as_factor(group)) %>%
  arrange(desc(group)) %>% 
  mutate(value_cum=cumsum(value))
my_df
#> # A tibble: 3 x 3
#>   group value value_cum
#>   <fct> <dbl>     <dbl>
#> 1 c        60        60
#> 2 b        20        80
#> 3 a        10        90

my_df %>% 
  ggplot()+
  geom_bar(aes(fill=group,
               y=value,
               x=1),
           stat="identity",
           position=position_stack())+
  scale_y_continuous(breaks=my_df$value_cum)+
  coord_flip()+
  theme(axis.text.y = element_blank())

为了让事情更顺利一点，我想知道是否有一种方法可以直接“即时”处理新创建的value_cum 变量，而无需之前保存数据帧/小标题。希望下面的失败尝试清楚地表明了我对什么感兴趣。问题基本上是我如何处理输入 ggplot 但之前没有保存的值。

非常感谢。



tibble::tribble(
  ~group, ~value,
  "a",  10,
  "b",  20,
  "c",  60) %>% 
  mutate(group=as_factor(group)) %>%
  arrange(desc(group)) %>% 
  mutate(value_cum=cumsum(value)) %>% 
  ggplot()+
  geom_bar(aes(fill=group,
               y=value,
               x=1),
           stat="identity",
           position=position_stack()) +
  scale_y_continuous(breaks=.$value_cum))+  #does not work
  coord_flip()+
  theme(axis.text.y = element_blank())

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 12 月 14 日创建}

【问题讨论】：

如果我将.$value_cum 更改为.data$value_cum，它对我有用
@AHart 非常感谢。不幸的是，这对我不起作用。我只是得到一个空白轴（没有刻度或标签）。我正在使用 ggplot2 包版本“3.2.1.9000”。
抱歉没听清楚！我在下面添加了一个答案，使用大括号来封装情节。我希望这有效！

标签： r ggplot2 axis-labels

【解决方案1】：

我认为如果您将整个图放在大括号中并在对ggplot 的初始调用中指定数据，它应该可以工作：

tibble::tribble(
  ~group, ~value,
  "a",  10,
  "b",  20,
  "c",  60) %>%
  mutate(group = as_factor(group)) %>%
  arrange(desc(group)) %>% 
  mutate(value_cum = cumsum(value)) %>% 
  {
    ggplot(.)+
      geom_bar(aes(fill=group,
                   y=value,
                   x=1),
               stat="identity",
               position=position_stack()) +
      coord_flip()+
      scale_y_continuous(breaks=.$value_cum) +  #does not work
      theme(axis.text.y = element_blank())  
  }

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用一个函数。有几种方法可以解决这个复杂性范围内的问题。这里有一些更简单的规模。不幸的是，我不认为将源数据帧传回自定义函数是微不足道的。

数据

my_df <- tibble::tribble(
  ~group, ~value,
  "a",  10,
  "b",  20,
  "c",  60
)

将整个情节包装成一个函数

f_plot <- function(df) {

  my_breaks <- df %>% 
    mutate(group=as_factor(group)) %>%
    arrange(desc(group)) %>% 
    mutate(value_cum=cumsum(value)) %>%
    pull()

  ggplot(my_df) +
    geom_bar(aes(fill=group,
                 y=value,
                 x=1),
             stat="identity",
             position=position_stack()) +
    scale_y_continuous(breaks = my_breaks) +
    coord_flip() +
    theme(axis.text.y = element_blank())
}

f_plot(my_df)

将中断计算包装到一个函数中

scale_breaks1 <- function(df) {

  my_breaks <- df %>% 
    mutate(group=as_factor(group)) %>%
    arrange(desc(group)) %>% 
    mutate(value_cum=cumsum(value)) %>%
    pull()

  scale_y_continuous(breaks = my_breaks)

}

ggplot(my_df) +
  geom_bar(aes(fill=group,
               y=value,
               x=1),
           stat="identity",
           position=position_stack()) +
  scale_breaks1(my_df) +
  coord_flip() +
  theme(axis.text.y = element_blank())

将图形对象推入函数中

scale_breaks2 <- function(p) {

  df <- p$data

  my_breaks <- df %>% 
    mutate(group=as_factor(group)) %>%
    arrange(desc(group)) %>% 
    mutate(value_cum=cumsum(value)) %>%
    pull()

  p + scale_y_continuous(breaks = my_breaks)

}

p <- ggplot(my_df) +
  geom_bar(aes(fill=group,
               y=value,
               x=1),
           stat="identity",
           position=position_stack()) +
  coord_flip() +
  theme(axis.text.y = element_blank())

p %>% scale_breaks2()

【讨论】：