r - 使用堆叠条形图中的多个色标将 y 轴标度更改为计数

Question

我有一个 df 如下：

fruit <- data.frame(Sample=1:100, 
            Fruit=c(rep("Apple", 10), rep("Strawberry", 25), rep("Grape", 20), 
                  rep("Watermelon", 15), rep("Lime", 11), rep("Blueberry", 10), 
                  rep("Plum", 9)), 
            Color=c(rep("Red", 30), rep("Green", 45), 
                    rep("Blue", 25)), 
            Ripe=c(rep(c(T, F), 50)))+
fruit$Fruit <- factor(fruit$Fruit, unique(fruit$Fruit))+
fruit$Color <- factor(fruit$Color, unique(fruit$Color))

然后，我将条形图绘制为：

library(ggplot2)
ggplot(fruit, aes(Color)) +
geom_bar(stat="count", position="fill",aes(fill=Color, color=Color,alpha=Ripe)) +
scale_y_continuous(labels=scales::percent)+
scale_alpha_discrete(range=c(1,0.6))+
theme(axis.title.x = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank())+
scale_color_manual(values = c("Black", "Black", "Black"))+
guides(fill = guide_legend(override.aes = list(colour = NA)))

结果是：

想要得到的是 y 轴刻度作为颜色变量的观察计数，而不是频率（百分比）。

通过@PoGibas 在下面给出的答案，我能够将每种颜色的观察总数放在每个条形上方......但我想知道您是否知道如何将 TRUE 的观察总数 n 放在每个颜色条中。在这种情况下，每个条形将有两个 n 观察值，条形上方的一个作为每种颜色的总 n，而 TRUE 条上方是该特定颜色的 TRUE n 观察值...

Answer 1

您的ggplot2代码有些过于复杂。您必须删除scale_y_continuous(labels = scales::percent)才能摆脱百分比。并删除stat = "count",position = "fill"以获取观察计数（即使用 simple geom_bar()）。

# Using OPs data
library(ggplot2)
ggplot(fruit, aes(Color, fill = Color, alpha = Ripe)) +
    geom_bar(color = "black") +
    scale_alpha_discrete(range = c(1, 0.6)) +
    theme(axis.title.x = element_blank(), 
          axis.text.x = element_blank(), 
          axis.ticks.x = element_blank()) +
    guides(fill = guide_legend(override.aes = list(colour = NA)))

此外，您指定color = Color然后覆盖它scale_color_manual(values = c("Black", "Black", "Black"))

Answer 2

你也可以使用 stat_count

ggplot(fruit,aes(Color)) +
    stat_count(aes(x=Color,fill=Color, color=Color,alpha=Ripe),geom = "bar",position = "stack")+
    scale_y_continuous()+scale_alpha_discrete(range=c(1,0.6))+
    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank())+
    scale_color_manual(values = c("Black", "Black", "Black"))+
    guides(fill = guide_legend(override.aes = list(colour = NA)))