R ggplot2使用..计数。。使用平面网格时

我在Ubuntu中使用R studio，标准更新了R和ggplot2

我尝试在ggplot中创建一个直方图，并按组分隔数据

我需要绘图的y轴来表示被刻面网格分割的子组中每个箱子的频率

例如，如果数据中有两个条目

a group
1 1
2 2

我需要使用facet_网格按组分割，然后显示a有一个1的条，这是组1中100%的示例，反之亦然

我发现这样做的方法是使用（…计数…）/sum（…计数） 但是sum（…count…）将计算整个数据帧中的频率，并将给我不想要的结果

我找不到深入使用..count..的好文档

文档中没有非常全面的内容

这是我正在使用的示例代码

df <- data.frame(a = 1:10, b = 1:10, group = c(rep(1,5),rep(2,5)))
p<-ggplot(df) + geom_histogram(aes(x = a, y = (..count..)/sum(..count..))) +  
   facet_grid(group ~ .)

df您可以尝试：

首先使用
ave
计算每组的长度：

df$gr_l <- ave(df$a, df$group, FUN = function(x) length(x))

绘制数据

ggplot(df, aes(x=a, y=gr_prop)) + 
      geom_bar(stat="identity",position='dodge') + 
      facet_grid(group ~ .)

这个问题类似于
使用
ddply
或内部
ggplot
解决方案提问
 这是一个dplyr解决方案

df%>% group_by(group)%>%mutate(n = n(), prop = n/sum(n))

经过一番周旋，你们都给出了很好的方向，
我发现，在Jimbou和Shayaa的答案之间加上一点，再加上一些代码，效果会很好

t <- data %>% group_by(group,member,v_rate) %>% tally %>% mutate(f = n/sum(n))

t%group\u by（组、成员、v\u比率）%>%tally%>%变异（f=n/sum（n））

将获取数据，并按组、成员、v_比率分组，并将每个组的计数除以总和（组中的相对频率）

我们想用ggplot2创建直方图，并将这些值用作直方图的权重函数，否则这一切都是徒劳的

 p <- ggplot(t, aes(x = v_rate, weight = f)) + geom_histogram() + facet_grid(group ~ member)

p试试
。密度..
？这将给出局部质量与局部计数，以及当前写入的整体全方位计数
您可以使用吗？ggplot（df，aes（x=a））+geom_histogram（）+facet_grid（group~）它产生相同的结果，这里的问题是y轴上的比例以及..计数的方式。。统计数据的不同部分@JimbouWhy当每个变量都在同一个组中时，你需要组成员的比例吗？我不需要组成员的比例，我需要分布的比例，请注意代码@shayaa@captainshai它不是我的。请看我的答案。这个问题不是重复的，你的答案是指离散数据，它不适用于连续数据。。。我知道我可以绕过这个问题，拆分数据，然后求和和和重新组合，但主要的想法是理解…计数的方式。。工作，因为没有合适的文档来描述这种情况，所以这是一个重要的独立问题。我想你应该使用..密度。。在这种情况下，@shayaa，同样的问题，它将检查密度与所有数据的关系，我需要它来计算由刻面分隔的组内的密度grid@jimbou-此外，当使用连续数据时，如果选择此解决方案，unique将扭曲值，我觉得使用unique是有问题的。@captainshai因为组长度
gr_l
只在
df$group
向量上计算，所以
df$group+df$a
的每个交互对每个组元素都有相同的值。因此，
unique
没有问题。我会使用
.bincode
独立于
ggplot
进行binning。这看起来很有希望，你能提供更多细节吗？如果你想学习dplyr，有一个很好的小插曲。基本上，
%%>%%
是一个管道操作符，可以解释为“然后”。首先按组对数据帧进行分组，然后添加一列计算组内发生的次数，然后计算另一列，该列计算组内发生的次数，并通过除以总数计算比例。请提供更详细的答案，以便我能够接受它作为答案。。。但在之前，这对于处理离散变量非常有用，但是，同样，这如何帮助我们绘制ggplot，并为镶嵌面网格生成的子组中每个箱子的相对频率生成y轴？在这种情况下，mutate可以接受多个参数，这是我将添加到原始矩阵中的多个列。第一个计算特定组出现的次数，将其附加到df并调用变量n。然后取这个数，在整个组中求和，然后将这两个数相除。它调用这个值prop，并将其附加到矩阵中。最后，我们需要能够说，例如，数字1.0-2.0是第1组的30%，等等。
 p <- ggplot(t, aes(x = v_rate, weight = f)) + geom_histogram() + facet_grid(group ~ member)