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Accepted
Katherine Chau
Asked: 2024-08-27 22:34:34 +0800 CST

为什么 position_dodge() 会改变 ggplot 的总值？

  • 772

我很困惑，为什么如果我在position=position_dodge()代码中保留 ，我的数字总值会全部改变？如果我删除它，总数是正确的，但为什么 dodge 会影响数值？

ggplot(data=check, aes(y=Abundance, x=Urban.Intensity)) +
  geom_bar(stat="identity", position=position_dodge()) + 
  theme_bw() +
  facet_wrap(~Genus, ncol=2) +
  scale_y_continuous(limits=c(0,1500)) +
  theme(text = element_text(size=14),
        axis.title.x = element_text(size=14, color="black"),
        axis.title.y = element_text(size=14, color="black"),
        axis.text.x = element_text(size=14, color="black"),
        axis.text.y = element_text(size=14, color="black"),
        strip.text = element_text(face="italic", size=12, color="black")) +
  ylab("Abundance") + xlab("Urbanization Intensity")

图position_dodge()。Abundance总值不正确，

在此处输入图片描述

图无position_dodge()。Abundance总值正确，

在此处输入图片描述

1 个回答

  1. Best Answer

    由于您未包含任何数据，我将使用 来显示一个示例mtcars。假设我们想要查看具有一定数量齿轮的所有汽车的总重量。这相当于您显示总 的目标Abundance。

    geom_col()/的默认位置geom_bar()将与 堆叠观测值position_stack()，从而给出总权重。如果我们在每个绘制的列上放置白色轮廓，这将更清晰。（a）

    我们可以应用position_dodge，但由于 ggplot2 假设每个观察结果都与其他观察结果属于同一“组”，因此躲避并不会将观察结果分开。相反，它们被过度绘制，如果我们使它们部分透明，就会看到。（b）

    如果我们将观测值分成不同的组，我们将看到更典型的躲避行为，我们可以看到与之前的图相同的最大高度。我们可以明确分配，或者如果我们有其他美学（如或等）映射到观测值或观测值组，groupggplot2 会为我们做到这一点。（c）colorfill

    在此处输入图片描述

    library(tidyverse)
library(patchwork)
a <- ggplot(mtcars, aes(gear, wt)) +
  geom_col(color = "white") +  # equivalent to  geom_bar(stat = "identity") 
  labs(title = "default position stacks\nobservations")

b <- ggplot(mtcars, aes(gear, wt)) +
  geom_col(position = position_dodge(), alpha = 0.2) +
  labs(title = "dodged position puts them\noverlapped same spot")

c <- ggplot(mtcars, aes(gear, wt, group = factor(wt))) +
  geom_col(position = position_dodge()) +
  labs(title = "dodged with different\ngroups per obs")

a | b | c

    虽然可以在 ggplot2 geoms 中进行许多统计计算，但我经常发现使用 来“自己制作”统计信息更简单dplyr。例如，我可能会使用以下内容来显示每个齿轮的单个条形图和总标签：

    library(dplyr)
ggplot(mtcars |> count(gear, wt = wt), 
     # mtcars |> summarize(n = sum(wt), .by = gear),  # equivalent
       aes(gear, n, label = n)) +
  geom_col() +
  geom_text(vjust = -0.5)

    在此处输入图片描述

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