R 可视化双向加权频率表

最好的方式是什么？当我像这样可视化加权数据时，我应该使用不同的方法吗

Quick-R确实提到：

使用vcd软件包可视化分类数据之间的关系（例如镶嵌图和关联图）

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我的第一个想法是使用

ggplot2

包中的

geom\u count

（以前的

stat\u sum

）函数。使用它，您可以在表格中绘制x轴上的性别和y轴上的音量。频率将显示为圆的大小

 Var1 Var2 Freq
1     F  300 1.15
2     M  300 0.00
3     U  300 0.00
4     F  500 1.36
5     M  500 0.00
6     U  500 0.00
7     F  700 0.00
8     M  700 0.00
9     U  700 1.29
10    F  750 0.67
11    M  750 0.00
12    U  750 0.00
13    F 1250 5.22
14    M 1250 0.00
15    U 1250 0.00

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我的第一个想法是使用

ggplot2

包中的

geom\u count

（以前的

stat\u sum

）函数。使用它，您可以在表格中绘制x轴上的性别和y轴上的音量。频率将显示为圆的大小

 Var1 Var2 Freq
1     F  300 1.15
2     M  300 0.00
3     U  300 0.00
4     F  500 1.36
5     M  500 0.00
6     U  500 0.00
7     F  700 0.00
8     M  700 0.00
9     U  700 1.29
10    F  750 0.67
11    M  750 0.00
12    U  750 0.00
13    F 1250 5.22
14    M 1250 0.00
15    U 1250 0.00

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感谢您的回复。我已经实现了这一点，效果非常好。有没有办法让我们更清楚地知道最大频率在哪里？例如，在热图样式中，让气泡改变颜色的频率越高？我的大多数变量都有很多层次，其中一个往往会失去整体性。我很确定这是可能的。但首先）我不是很好的ggplot2黑客，其次）这将是一个问题本身。谢谢你们的回答。我已经实现了这一点，效果非常好。有没有办法让我们更清楚地知道最大频率在哪里？例如，在热图样式中，让气泡改变颜色的频率越高？我的大多数变量都有很多层次，其中一个往往会失去整体性。我很确定这是可能的。但首先）我不是一个很好的ggplot2黑客，其次）这本身就是个问题。

 Var1 Var2 Freq
1     F  300 1.15
2     M  300 0.00
3     U  300 0.00
4     F  500 1.36
5     M  500 0.00
6     U  500 0.00
7     F  700 0.00
8     M  700 0.00
9     U  700 1.29
10    F  750 0.67
11    M  750 0.00
12    U  750 0.00
13    F 1250 5.22
14    M 1250 0.00
15    U 1250 0.00

ggplot(two_way, aes(x=Var1, y=Var2)) +
  stat_sum(aes(size=Freq))

library(vcd)
library(magrittr)

xtabs(weight ~ gender + vol, dat) %>% 
  mosaicplot(shade = T)