R 在堆叠条形图上按列显示百分比

我试图绘制一个堆叠条形图，显示一列中每组的相对百分比

以下是我的问题的示例，使用默认mpg数据集：

mpg %>%
  ggplot(aes(x=manufacturer, group=class)) +
  geom_bar(aes(fill=class), stat="count") +
  geom_text(aes(label=scales::percent(..prop..)),
    stat="count",
    position=position_stack(vjust=0.5))

这是输出：

我的问题是，这个输出显示的是每个类别占总数的百分比，而不是每个制造商内部的相对百分比

例如，我希望第一列（奥迪）显示83.3%（15/18）的棕色（紧凑型）和16.6%（3/18）的绿色（中型）

我在这里发现了一个类似的问题：

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但我想知道在ggplot2中是否有一种更简单的方法来实现这一点，特别是因为我的实际数据集在最终将数据传输到ggplot2之前使用了一堆dplyr管道来对数据进行处理。

如果绘图需要在彩色条形图的顶部使用数字和百分比作为文本，以帮助我们看到差异，也许最好以简单的表格形式呈现结果：

round(prop.table(table(mpg$class, mpg$manufacturer), margin = 2), 3) * 100

#             audi chevrolet dodge  ford honda hyundai  jeep land rover lincoln mercury nissan pontiac subaru toyota volkswagen
# 2seater      0.0      26.3   0.0   0.0   0.0     0.0   0.0        0.0     0.0     0.0    0.0     0.0    0.0    0.0        0.0
# compact     83.3       0.0   0.0   0.0   0.0     0.0   0.0        0.0     0.0     0.0   15.4     0.0   28.6   35.3       51.9
# midsize     16.7      26.3   0.0   0.0   0.0    50.0   0.0        0.0     0.0     0.0   53.8   100.0    0.0   20.6       25.9
# minivan      0.0       0.0  29.7   0.0   0.0     0.0   0.0        0.0     0.0     0.0    0.0     0.0    0.0    0.0        0.0
# pickup       0.0       0.0  51.4  28.0   0.0     0.0   0.0        0.0     0.0     0.0    0.0     0.0    0.0   20.6        0.0
# subcompact   0.0       0.0   0.0  36.0 100.0    50.0   0.0        0.0     0.0     0.0    0.0     0.0   28.6    0.0       22.2
# suv          0.0      47.4  18.9  36.0   0.0     0.0 100.0      100.0   100.0   100.0   30.8     0.0   42.9   23.5        0.0

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如果我将你的问题与你给出的链接进行比较，区别在于链接“计算”了他们自己。我就是这么做的。我不确定这是否适合你的真实数据

library(ggplot2)
library(dplyr)

mpg %>%
  mutate(manufacturer = as.factor(manufacturer),
         class = as.factor(class)) %>%
  group_by(manufacturer, class) %>%
  summarise(count_class = n()) %>%
  group_by(manufacturer) %>%
  mutate(count_man = sum(count_class)) %>%
  mutate(percent = count_class / count_man * 100) %>%
  ggplot() +
  geom_bar(aes(x = manufacturer,
               y = count_man, 
               group = class,
               fill = class), 
           stat = "identity") +
  geom_text(aes(x = manufacturer,
                y = count_man,
                label = sprintf("%0.1f%%", percent)),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

根据评论进行编辑：

我犯了一个错误，为

y

library(ggplot2)
library(dplyr)

mpg %>%
  mutate(manufacturer = as.factor(manufacturer),
         class = as.factor(class)) %>%
  group_by(manufacturer, class) %>%
  summarise(count_class = n()) %>%
  group_by(manufacturer) %>%
  mutate(count_man = sum(count_class)) %>%
  mutate(percent = count_class / count_man * 100) %>%
  ungroup() %>%
  ggplot(aes(x = manufacturer,
             y = count_class,
             group = class)) +
  geom_bar(aes(fill = class), 
           stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%0.1f%%", percent)),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

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使用您的方法，百分比是正确的，但块大小是错误的。但我认为这是正确的前进方向；让我和dplyr玩一玩，看看我能不能把它弄对。我真蠢！我也将有一个看和编辑的答案！哇，现在太完美了！我也想过这样做，但没有意识到可以使用ungroup将汇总的数据恢复到原始形式。这是我丢失的一环；谢谢！：）如果你不使用它，它也会起作用，但在过去，如果你使用很多组，我会遇到一些问题，因此我的习惯是经常以

解组来结束，以避免这些问题。谢谢你的回答。这很有帮助，但并不完全是我想要的，因为mpg数据集只是一个示例。但很好的一点是，您的矩阵表示可能是显示此特定数据集的类制造商摘要的更好方式。