如何将百分比添加到R中ggplot2中的条形图面？

我想用ggplot2绘制一个图，这样就有条形图显示人们在各种城市/农村环境（方面）中持有的学位（条形）。我做到了

现在我想为每个方面添加具有各种资格的人员的比例。我使用下面的代码得到的是整个人口的百分比

如何更改代码，以便在每个方面内计算百分比

下面是我使用的数据集中1000行的示例：

库（ggplot2）
图书馆（比例尺）
#在各个方面按等级划分城市/农村
myplot我认为这是可行的：

si <- read.csv('sampledata.csv', sep=' ')
myplot <- ggplot(data = si
                 ,aes(DEGREE)
) 
myplot <- myplot + geom_bar()
myplot <- myplot + labs(title = "Degree by Urban/Rural", y = "Percent", x = "DEGREE")
myplot <- myplot +  geom_text(aes(y = ((..count..)/tapply(..count..,..PANEL..,sum)[..PANEL..]), label = scales::percent((..count..)/tapply(..count..,..PANEL..,sum)[..PANEL..])), stat = "count", vjust = -0.25)
myplot <- myplot + facet_wrap(~URBRURAL)
myplot <- myplot + theme(axis.text.x = element_text(angle = 20, hjust = 1))
myplot

我认为这是可行的：

si <- read.csv('sampledata.csv', sep=' ')
myplot <- ggplot(data = si
                 ,aes(DEGREE)
) 
myplot <- myplot + geom_bar()
myplot <- myplot + labs(title = "Degree by Urban/Rural", y = "Percent", x = "DEGREE")
myplot <- myplot +  geom_text(aes(y = ((..count..)/tapply(..count..,..PANEL..,sum)[..PANEL..]), label = scales::percent((..count..)/tapply(..count..,..PANEL..,sum)[..PANEL..])), stat = "count", vjust = -0.25)
myplot <- myplot + facet_wrap(~URBRURAL)
myplot <- myplot + theme(axis.text.x = element_text(angle = 20, hjust = 1))
myplot

在打印数据之前，始终可以变换数据以计算所需内容。我还添加了一些调整（条形图顶部的标签、x轴上的字符串环绕、轴限制和标签）

库（dplyr）
图书馆（GG2）
图书馆（stringr）
绘图数据%
组别（城市、乡村、学位）%>%
计数%>%
变异（百分比=n/总和（n））
ggplot（曲线图数据，aes（x=度，y=百分比））+
几何图形栏（stat=“identity”）+
几何图形文本（aes（标签=百分比），vjust=-0.5）+
实验室（title=“城市/农村的学位”，y=“百分比”，x=“学位”）+
比例连续（标签=百分比，限值=c（0,1））+
比例x离散（标签=函数（x）str_wrap（x，10））+
面_包裹（~u）

在绘制数据之前，您始终可以变换数据以计算所需内容。我还添加了一些调整（条形图顶部的标签、x轴上的字符串环绕、轴限制和标签）

库（dplyr）
图书馆（GG2）
图书馆（stringr）
绘图数据%
组别（城市、乡村、学位）%>%
计数%>%
变异（百分比=n/总和（n））
ggplot（曲线图数据，aes（x=度，y=百分比））+
几何图形栏（stat=“identity”）+
几何图形文本（aes（标签=百分比），vjust=-0.5）+
实验室（title=“城市/农村的学位”，y=“百分比”，x=“学位”）+
比例连续（标签=百分比，限值=c（0,1））+
比例x离散（标签=函数（x）str_wrap（x，10））+
面_包裹（~u）

你能分享样本数据吗？有很多潜在的重复数据，包括，和。您尝试过这些答案中的任何选项吗？我检查了这些答案，但没有帮助。您已重命名y轴，并将比例更改为百分比，但条形图的高度仍为计数。这真的是你的意图吗？你能分享样本数据吗？有很多潜在的重复，包括，和。您尝试过这些答案中的任何选项吗？我检查了这些答案，但没有帮助。您已重命名y轴，并将比例更改为百分比，但条形图的高度仍为计数。这真的是你的意图吗？酒吧的高度与百分比比例不匹配，例如，在科维尔左侧（“城镇或小城市”）的第一个酒吧的标签为15.7%，但酒吧高达45%。实际上y轴标签不是百分比，而是与原始数字一样的实际计数，更新后的帖子显示，条形图上的标签代表百分比。条形图的高度与百分比比例不匹配，例如，kower左侧的第一个条形图（“城镇或小城市”）的标签为15.7%，但条形图高达45%。实际上y轴标签不是百分比，而是实际计数，与原始数字相同，条形图上的标签表示百分比，更新了post.Clean&直截了当的计算解决方案，并改进了图形。但是，您提供的代码仍然在x轴上打印倾斜的标签，并且没有如图所示进行包装。请你加上包装标签的代码好吗？谢谢，杰克<代码>缩放x离散（）

创建错误。其读数应为

缩放x_离散（）

。不幸的是，我不被允许编辑少于6个字符的内容，所以你能自己纠正打字错误吗？谢谢。现在，打字错误已经被修复了。对于计算和改进的图形来说，它是一个干净而直接的解决方案。但是，您提供的代码仍然在x轴上打印倾斜的标签，并且没有如图所示进行包装。请你加上包装标签的代码好吗？谢谢，杰克<代码>缩放x离散（）创建错误。其读数应为

缩放x_离散（）

。不幸的是，我不被允许编辑少于6个字符的内容，所以你能自己纠正一下错误吗？谢谢。错误现在已经纠正了

library(dplyr)
as.data.frame(si %>% group_by(URBRURAL, DEGREE) %>% summarise(n=n()))

1  Country village, other type of community Above higher secondary level, other qualification  6
2  Country village, other type of community                        Above lowest qualification 16
3  Country village, other type of community                        Higher secondary completed  9
4  Country village, other type of community                       Lowest formal qualification 31
5  Country village, other type of community                           No formal qualification 20
6  Country village, other type of community                       University degree completed  1
7               Farm or home in the country                        Above lowest qualification  1
8               Farm or home in the country                        Higher secondary completed  1
9               Farm or home in the country                       Lowest formal qualification  5
10              Farm or home in the country                           No formal qualification  1
11              Farm or home in the country                       University degree completed  1
12           Suburb, outskirt of a big city Above higher secondary level, other qualification 45
13           Suburb, outskirt of a big city                        Above lowest qualification 57
14           Suburb, outskirt of a big city                        Higher secondary completed 75
15           Suburb, outskirt of a big city                       Lowest formal qualification 48
16           Suburb, outskirt of a big city                           No formal qualification 23
17           Suburb, outskirt of a big city                       University degree completed 15
18                       Town or small city Above higher secondary level, other qualification 45

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stringr)

plot_data <- df %>% 
  group_by(URBRURAL, DEGREE) %>% 
  tally %>% 
  mutate(percent = n/sum(n))

ggplot(plot_data, aes(x = DEGREE, y = percent)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(label = percent(percent)), vjust = -0.5) +
  labs(title = "Degree by Urban/Rural", y = "Percent", x = "DEGREE") +
  scale_y_continuous(labels = percent, limits = c(0,1)) +
  scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, 10)) +
  facet_wrap(~URBRURAL)