R 镶嵌面_包裹：Y比例从0到1，基于绘制的变量

在我的例子（见下文）中，是否有方法根据绘制的变量将镶嵌面包裹中的y轴从0缩放到1？好像

.count../max（…count..）

将在

性别

变量上分组。任何想法都将不胜感激

下面是我目前的尝试

ex[c("var1","var2", "gender")] %>%
  gather(-gender, key="var", value = "value") %>% 
  ggplot(aes(value, fill = gender)) +  geom_histogram(aes(y=..count.. / max(..count..)), stat="count") + 
  facet_wrap(~var + gender, scales = "free_x", ncol= 2)  +
  ylab("% in each group") 

导致

数据样本：

structure(list(row = 1:100, var1 = c(" <25", " <25", " 25-50", 
" 25-50", " 50-75", " <25", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", 
" 50-75", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " <25", " 25-50", " 25-50", 
" 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", 
">75", " 25-50", " 25-50", " <25", " <25", " 25-50", " 25-50", 
" 25-50", " 50-75", " 50-75", " 25-50", " 25-50", " 50-75", " 25-50", 
" 25-50", " <25", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " <25", 
" 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", 
" 25-50", " 50-75", " 50-75", " <25", " 25-50", " <25", " 50-75", 
" <25", " <25", " <25", " 25-50", " <25", " <25", " 25-50", " 50-75", 
" 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " <25", " 25-50", 
" <25", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " <25", 
" 50-75", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 25-50", " 50-75", 
" 25-50", " <25", " 25-50", " 25-50", " <25", " 25-50", " <25", 
" <25", " 25-50", " 25-50", " <25", " <25"), var2 = c(0L, 0L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L), gender = c("M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "F", "M", 
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"M", "M", "F", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"M", "M", "M", "M", "F", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", 
"F", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M", "M"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L))

---

structure（list）（row=1:100，var1=c（“据我所知，没有现成的解决方案可以告诉
facet\u wrap
执行您试图实现的那种规范化。相反，您必须手动执行此操作

有（至少）两种方法可以实现这一点：

简单的方法是预先计算（标准化）计数，并利用
geom\u col
更详细的方法是使用例如
tapply
按
gender
计算最大计数。对于这种方法，我建议切换到
geom\u bar
，而不是使用
geom\u直方图
两种方法如下所示：

库（ggplot2）
图书馆（tidyr）
图书馆（dplyr）
ex[c（“var1”、“var2”、“性别”）]%>%
聚集（-gender，key=“var”，value=“value”）%%>%
计数（性别、变量、值）%>%
按性别划分的组别%>%
突变（pct=n/max（n））%>%
ggplot（aes（值、pct、填充=性别））+
geom_col（）+
镶嵌面包裹（~var+gender，scales=“free\ux”，ncol=2）+
ylab（“每组中的百分比”）


ex[c（“var1”、“var2”、“性别”）]%>%
聚集（-gender，key=“var”，value=“value”）%%>%
ggplot（aes（值，填充=性别））+
几何图形条（aes（y=…计数../tapply（…计数..，…填充..，函数（x）最大（x））[…填充..]），stat=“计数”）+
镶嵌面包裹（~var+gender，scales=“free\ux”，ncol=2）+
ylab（“每组中的百分比”）

你能详细说明什么应该加到100%吗？也许你能给出一个预期的输出？是否有任何方法可以使每个类别（每个变量）中的列总和为1？我目前的解决方案是使用
geom\u bar（aes（y=…count../tapply（…count..，…fill..，函数（x）sum（x））[…fill..），stat=“count”）
分别针对每个变量+ylim（0,1）然后使用grid.arrange，但我认为应该有一个更平滑的解决方案？许多thanksHi@Randomcloud.Yep.grid.arrange是不需要的。一般来说，我建议通过预先计算的值使用我的第一种方法更容易处理。在那里，你可以简单地按var和性别对_进行分组。对于第二种方法，你必须做
ggplot（aes）（value，fill=gender，group=interaction（var，gender））+geom_bar（aes（y=…count…./tapply（…count….，…group….，function（x）sum（x））[…group….]），stat=“count”）
。这里我们首先映射
交互（var，gender）
on
group
，然后可以在geom_bar或tapply中使用它来进行每个变量/性别的计算……在这两种情况下，您仍然需要ylim（0，1）来设置限制。