R ggplot2中更简单的人口金字塔

我想用ggplot2创建一个人口金字塔。有人问了这个问题，但我认为解决办法必须简单得多

test <- (data.frame(v=rnorm(1000), g=c('M','F')))
require(ggplot2)
ggplot(data=test, aes(x=v)) + 
    geom_histogram() + 
    coord_flip() + 
    facet_grid(. ~ g)

---

test这里是一个没有刻面的解决方案。首先，创建数据帧。我使用了从1到20的值来确保没有一个值是负的（使用人口金字塔，您不会得到负计数/年龄）

更新
由于参数
subset=。
在最新的
ggplot2
版本中被弃用，因此可以使用函数
subset（）
查看相同的结果

人口金字塔的通用ggplot代码模板（如下所示）

使用
geom_col（）
而不是
geom_bar（）
，后者具有更好的默认值
stat
，并且避免了
coord_flip（）
通过在缩放功能中使用
labels=abs
避免手动设置标签分隔符
具有相等的男性和女性水平轴（和标签），以便于性别之间的比较-使用lemon软件包中的
scale\u x\u symmetric（）
仅使用一个geom，避免了数据子集的需要；如果要在镶嵌面打印中创建多个棱锥体，这非常有用
正在创建数据

set.seed(100)
a <- seq(from = 0, to = 90, by = 10)
d <- data.frame(age = paste(a, a + 10, sep = "-"),
                sex = rep(x = c("Female", "Male"), each = 10),
                pop = sample(x = 1:100, size = 20))
head(d)
#     age    sex pop
# 1  0-10 Female  74
# 2 10-20 Female  89
# 3 20-30 Female  78
# 4 30-40 Female  23
# 5 40-50 Female  86
# 6 50-60 Female  70

扩展@gjabel的帖子，这里是一个更干净的人口金字塔，同样只使用ggplot2

popPy1 <- ggplot(data = venDemo, 
   mapping = aes(
      x = AgeName, 
      y = ifelse(test = sex == "M",  yes = -Percent, no = Percent), 
      fill = Sex2,
      label=paste(round(Percent*100, 0), "%", sep="")
   )) +
geom_bar(stat = "identity") +
#geom_text( aes(label = TotalCount, TotalCount = TotalCount + 0.05)) +
geom_text(hjust=ifelse(test = venDemo$sex == "M",  yes = 1.1, no = -0.1), size=6, colour="#505050") +
#  scale_y_continuous(limits=c(0,max(appArr$Count)*1.7)) +
# The 1.1 at the end is a buffer so there is space for the labels on each side
scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(venDemo$Percent) * c(-1,1) * 1.1) +
# Custom colours
scale_fill_manual(values=as.vector(c("#d23f67","#505050"))) +
# Remove the axis labels and the fill label from the legend - these are unnecessary for a Population Pyramid
labs(
  x = "",
  y = "",
  fill="", 
  family=fontsForCharts
) +
theme_minimal(base_family=fontsForCharts, base_size=20) +   
coord_flip() +
# Remove the grid and the scale
theme( 
  panel.grid.major = element_blank(), 
  panel.grid.minor = element_blank(),
  axis.text.x=element_blank(), 
  axis.text.y=element_text(family=fontsForCharts, size=20),
  strip.text.x=element_text(family=fontsForCharts, size=24),
  legend.position="bottom",
  legend.text=element_text(size=20)
)

popPy1

popPy1我认为这更适合于前面关于同一主题的问题。有时人们不得不从
ggplot2
@dmvianna迁移，我是一个狂热的
ggplot2
用户，但当我最近不得不创建一个人口金字塔时，我最终放弃并使用了
plotrix
软件包中的
pyramid.plot
。这并不困难，结果完全可以被我的眼睛接受。坦白地说，这比使用
ggplot
或我自己使用
ggplot
的链接问题的结果要好得多。我得到了一个错误：“do.call（“layer”，list（mapping=mapping，data=data，stat=stat，：找不到函数”。“但是”+geom\bar（data=subset（test，g=“F”））'为我工作您可能需要使用
library（plyr）
cool plot显式加载
plyr
包。我收到一条警告：警告消息：In loop\u apply（n，do.ply）：当ymin！=0时堆叠未定义好您知道它的含义吗？@ExpectoPatronum这是一个警告，因为我们在条形图中使用负值进行堆叠。发现错误“错误：未知参数：子集”在ggplot 2.1.0下。最好更新新版本的ggplot的答案。谢谢。在新版本的
ggplot
2.1.0下工作。这是一个简单的方法，效果相当好。应该是最重要的答案。干净、简单和可扩展-这太棒了！很好的
lemon
技巧！
ggplot(data=test,aes(x=as.factor(v),fill=g)) + 
  geom_bar(data=subset(test,g=="F")) + 
  geom_bar(data=subset(test,g=="M"),aes(y=..count..*(-1))) + 
  scale_y_continuous(breaks=seq(-40,40,10),labels=abs(seq(-40,40,10))) + 
  coord_flip()

set.seed(100)
a <- seq(from = 0, to = 90, by = 10)
d <- data.frame(age = paste(a, a + 10, sep = "-"),
                sex = rep(x = c("Female", "Male"), each = 10),
                pop = sample(x = 1:100, size = 20))
head(d)
#     age    sex pop
# 1  0-10 Female  74
# 2 10-20 Female  89
# 3 20-30 Female  78
# 4 30-40 Female  23
# 5 40-50 Female  86
# 6 50-60 Female  70

library(ggplot2)
library(lemon)

ggplot(data = d, 
       mapping = aes(x = ifelse(test = sex == "Male", yes = -pop, no = pop), 
                     y = age, fill = sex)) +
  geom_col() +
  scale_x_symmetric(labels = abs) +
  labs(x = "Population")

popPy1 <- ggplot(data = venDemo, 
   mapping = aes(
      x = AgeName, 
      y = ifelse(test = sex == "M",  yes = -Percent, no = Percent), 
      fill = Sex2,
      label=paste(round(Percent*100, 0), "%", sep="")
   )) +
geom_bar(stat = "identity") +
#geom_text( aes(label = TotalCount, TotalCount = TotalCount + 0.05)) +
geom_text(hjust=ifelse(test = venDemo$sex == "M",  yes = 1.1, no = -0.1), size=6, colour="#505050") +
#  scale_y_continuous(limits=c(0,max(appArr$Count)*1.7)) +
# The 1.1 at the end is a buffer so there is space for the labels on each side
scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(venDemo$Percent) * c(-1,1) * 1.1) +
# Custom colours
scale_fill_manual(values=as.vector(c("#d23f67","#505050"))) +
# Remove the axis labels and the fill label from the legend - these are unnecessary for a Population Pyramid
labs(
  x = "",
  y = "",
  fill="", 
  family=fontsForCharts
) +
theme_minimal(base_family=fontsForCharts, base_size=20) +   
coord_flip() +
# Remove the grid and the scale
theme( 
  panel.grid.major = element_blank(), 
  panel.grid.minor = element_blank(),
  axis.text.x=element_blank(), 
  axis.text.y=element_text(family=fontsForCharts, size=20),
  strip.text.x=element_text(family=fontsForCharts, size=24),
  legend.position="bottom",
  legend.text=element_text(size=20)
)

popPy1