R 为按两个变量分组的数据帧绘制堆叠条形图

我想为我的数据框绘制堆叠条形图，如下所示：

structure(list(Insured_Age_Group = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 
5, 5, 6, 6, 7, 7), Policy_Status = c("Issuance", "Surrended", 
"Issuance", "Surrended", "Issuance", "Surrended", "Issuance", 
"Surrended", "Issuance", "Surrended", "Issuance", "Surrended", 
"Issuance", "Surrended"), Deposit_mean = c(3859543.73892798, 
3456815.07390356, 4013324.11384503, 3472236.67594808, 3970469.37408863, 
3525624.68661194, 4405204.3601121, 3972720.91952494, 4379252.01763646, 
3927956.07114074, 3816234.23370925, 3428881.46975029, 3342252.39385489, 
2712813.93450449), Insurance_mean = c(1962975.48419977, 1456418.88629993, 
2003323.06714903, 1623189.55193443, 2665058.97077804, 2211482.53333601, 
3033051.58298144, 2553113.08079923, 3579542.94373979, 3021601.37830552, 
4338039.6868955, 3613388.25638188, 4806849.35326484, 3715049.4317553
)), row.names = c(NA, -14L), groups = structure(list(Insured_Age_Group = c(1, 
2, 3, 4, 5, 6, 7), .rows = structure(list(1:2, 3:4, 5:6, 7:8, 
    9:10, 11:12, 13:14), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, 7L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

   Insured_Age_Group Policy_Status Deposit_mean Insurance_mean
               <dbl> <chr>                <dbl>          <dbl>
 1                 1 Issuance          3859544.       1962975.
 2                 1 Surrended         3456815.       1456419.
 3                 2 Issuance          4013324.       2003323.
 4                 2 Surrended         3472237.       1623190.
 5                 3 Issuance          3970469.       2665059.
 6                 3 Surrended         3525625.       2211483.
 7                 4 Issuance          4405204.       3033052.
 8                 4 Surrended         3972721.       2553113.
 9                 5 Issuance          4379252.       3579543.
10                 5 Surrended         3927956.       3021601.
11                 6 Issuance          3816234.       4338040.
12                 6 Surrended         3428881.       3613388.
13                 7 Issuance          3342252.       4806849.
14                 7 Surrended         2712814.       3715049.

结构（列表（投保年龄组=c（1,1,2,2,3,3,4,4， 5、5、6、6、7、7），保单状态=c（“签发”、“已放弃”， “发行”、“放弃”、“发行”、“放弃”、“发行”， “放弃”、“发行”、“放弃”、“发行”、“放弃”， “发行”、“放弃”）、存款（3859543.73892798， 3456815.07390356, 4013324.11384503, 3472236.67594808, 3970469.37408863, 3525624.68661194, 4405204.3601121, 3972720.91952494, 4379252.01763646, 3927956.07114074, 3816234.23370925, 3428881.46975029, 3342252.39385489, 保险平均数=c（1962975.484199771456418.88629993， 2003323.06714903, 1623189.55193443, 2665058.97077804, 2211482.53333601, 3033051.58298144, 2553113.08079923, 3579542.94373979, 3021601.37830552, 4338039.6868955, 3613388.25638188, 4806849.35326484, 3715049.4317553 ))，row.names=c（NA，-14L），groups=structure（列表）（投保人年龄组=c（1， 行=结构（列表（1:2，3:4，5:6，7:8， 9:10，11:12，13:14），ptype=integer（0），class=c（“vctrs\u list\u of”， “vctrs_vctr”，“list”）），row.names=c（NA，7L），class=c（“tbl_df”， “tbl”，“data.frame”），.drop=TRUE），class=c（“分组的”， “tbl_df”、“tbl”、“data.frame”）） 被保险人\年龄\团体保单\身份存款\意思是保险\意思是 1发行3859544。1962975 2 1放弃3456815。1456419 3.2发行4013324。2003323 4 2放弃3472237。1623190 5.3发行3970469。2665059 6 3放弃3525625。2211483 7.4发行4405204。3033052 8.4投降3972721人。2553113 9.5发行4379252。3579543 105投降3927956人。3021601 11.6发行3816234。4338040 12.6投降3428881人。3613388 13.7发行3342252。4806849 14 7投降2712814。3715049 我想做什么：我想为每个投保年龄绘制条形图。例如，对于投保年龄1，我们有两个并列的条形图（一个用于发行，一个用于放弃）。我还希望将这些条形图分为两部分，一部分用于存款，另一部分用于保险。最后，我得到了一个如下所示的图形（对不起，我不得不用钢笔手动画一条线来显示每个部分的堆栈。图像上的数字只是一个示例）：

---

我尝试了此链接中介绍的方法，但我无法实现我想要的。

您可以重塑数据并使用

facet\u grid

。或者，您可以使用

paste

将这两个类别组合成一个变量，并在x轴上使用该变量。这里有一些例子。显然，您需要旋转轴标签以进行清理等

library(tidyverse)

tmp <- dat %>% pivot_longer(3:4)

ggplot(tmp, aes(Policy_Status, value, fill=name)) +
  geom_col() +
  facet_grid(.~Insured_Age_Group) +
  theme_classic()

库（tidyverse）
tmp%枢轴_更长（3:4）
ggplot（tmp、aes（策略状态、值、填充=名称））+
geom_col（）+
分面网格（.~投保年龄组）+
主题(经典)

tmp%
变异（grp=粘贴（投保人年龄组、保单状态））
ggplot（tmp、aes（grp、值、填充=名称））+
geom_col（）+
主题(经典)

---

问题在于，显然不能将

geom\u col

的两个位置参数组合在一起，这在我提到的问题中已经讨论过了。除了

facet\u grid

和

x=交互（投保年龄组、保单状态）

，您还可以绘制两个不同的

geom\u col

参数：

df <- 
  df %>% 
  pivot_longer(contains("_mean"), names_to = "Means", values_to = "Value")

ggplot(df) +
  aes(y = Value) +
  geom_col(data = subset(df, Policy_Status == "Issuance"), 
           aes(x = Insured_Age_Group + 0.2, fill = Policy_Status, alpha = Means), 
           width = 0.4, 
           color = "black") +
  geom_col(data = subset(df, Policy_Status == "Surrended"), 
           aes(x = Insured_Age_Group - 0.2, fill = Policy_Status, alpha = Means), 
           width = 0.4, 
           color = "black") +
  labs(x = "Insured Age Group") +
  scale_alpha_manual(values = c(0.5, 1)) +
  theme_bw()

df%
pivot_longer（包含（“_-mean”）、name_to=“Means”、values_to=“Value”）
ggplot（df）+
aes（y=值）+
geom_col（数据=子集（df，政策状态=“发布”），
aes（x=投保年龄组+0.2，填写=保单状态，α=平均值），
宽度=0.4，
color=“黑色”）+
地理坐标（数据=子集（df，策略状态=“已放弃”），
aes（x=投保年龄组-0.2，填写=保单状态，α=平均值），
宽度=0.4，
color=“黑色”）+
实验室（x=“投保年龄组”）+
比例α手册（值=c（0.5,1））+
主题_bw（）

---

除了alpha，您还可以设置fill=interaction（Policy\u Status，Means）。

这可能会有帮助：@willodham不幸地没有。它不包括并排的两个条形图和缺少两个组变量。

df <- 
  df %>% 
  pivot_longer(contains("_mean"), names_to = "Means", values_to = "Value")

ggplot(df) +
  aes(y = Value) +
  geom_col(data = subset(df, Policy_Status == "Issuance"), 
           aes(x = Insured_Age_Group + 0.2, fill = Policy_Status, alpha = Means), 
           width = 0.4, 
           color = "black") +
  geom_col(data = subset(df, Policy_Status == "Surrended"), 
           aes(x = Insured_Age_Group - 0.2, fill = Policy_Status, alpha = Means), 
           width = 0.4, 
           color = "black") +
  labs(x = "Insured Age Group") +
  scale_alpha_manual(values = c(0.5, 1)) +
  theme_bw()