R 将标签添加到ggplot堆叠条形图中的整个条形图

我有一些关于个人同意/不同意某些陈述的调查数据。我想从这些数据基本上制作一个堆叠的条形图，其中条形图表示语句，每个条形图中的不同部分表示每个级别的响应百分比

鉴于我的数据的结构方式（下面包括示例数据），我可以使用以下代码创建这种类型的图表：

ggplot(data=data, aes(x = items)) +
  geom_bar(aes(fill = answer), position = "fill") +
  coord_flip() +
  guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

我想用这个图表更进一步，并将同意或强烈同意每个陈述的人的百分比作为每个栏上的标签。我不想要每个级别的百分比

我希望我的图表如下所示：

data %>%
  mutate(answer = recode_factor(answer, 
                                "Strongly Agree" = "Agree",
                                "Strongly Disagree" = "Disagree")) %>%
  group_by(items) %>%
  summarise(agree = sum(answer == 'Agree'), disagree = sum(answer == 'Disagree')) %>%
  mutate(percent_agree = agree / (agree + disagree)) %>%
  select(items, percent_agree)

我可以这样计算百分比：

data %>%
  mutate(answer = recode_factor(answer, 
                                "Strongly Agree" = "Agree",
                                "Strongly Disagree" = "Disagree")) %>%
  group_by(items) %>%
  summarise(agree = sum(answer == 'Agree'), disagree = sum(answer == 'Disagree')) %>%
  mutate(percent_agree = agree / (agree + disagree)) %>%
  select(items, percent_agree)

但是，我不知道如何将它与正确的语句&bar匹配起来。在绘制之前，我尝试将汇总百分比agree/strongly agree（同意/强烈同意）加入原始数据，并使用

标签
选项，但这并没有达到预期效果

如何将“同意/强烈同意”百分比作为标签添加到图表中？


数据
有点老套，但能完成任务：


代码
我利用“同意”的因子水平来绘制其累积百分比。您还可以看到，您的数据经过了一些重塑，以使处理变得更容易，但在运行时对原始数据集进行争用通常也可以得到相同的结果。只是不太好看

资料
d%
#重塑为更易于管理的格式
分组依据（项目，答案）%>%
汇总（n=n（））%>%
解组（）%>%
#加上累计百分比
分组依据（项目）%>%
突变（cumperc=cumsum（n）/sum（n））%>%
解组（）%>%
#为美观起见，在项目中添加换行符
突变（items=gsub（“到an”，“到an”\n“，items），
items=gsub（“条款变更”，“条款变更\n”，items））
>总目（d）
#一个tibble:6x4
康珀尔酒店
1强烈采用新技术…6 0.122
2采用新技术同意24 0.612
3采用新技术1
4“进行更改以响应\n存在…强烈…9 0.184
5“进行更改以响应\n存在…同意34 0.878
6“进行更改以响应\n存在…不同意6 1

ggplot(data = d, aes(x = items, y = n)) +
    geom_col(aes(fill = answer), position = "fill") +
    coord_flip() +
    geom_label(aes(items, Inf,
                   label = ifelse(answer == "Agree", scales::percent(cumperc), NA),
                   hjust = 1,
                   vjust = 1)) +
    guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) 

d <- data %>% 
    # reshape into a more manageable format 
    group_by(items, answer) %>%
    summarize(n = n()) %>%
    ungroup() %>%
    # add cumulative percentages
    group_by(items) %>%
    mutate(cumperc = cumsum(n)/sum(n)) %>%
    ungroup() %>%
    # add line breaks to the items for aesthetic reasons
    mutate(items = gsub("to an", "to an\n", items),
           items = gsub("term changes", "term changes\n", items))

> head(d)
# A tibble: 6 x 4
  items                                    answer         n cumperc
  <chr>                                    <ord>      <int>   <dbl>
1 Adopts new technologies                  Strongly …     6   0.122
2 Adopts new technologies                  Agree         24   0.612
3 Adopts new technologies                  Disagree      19   1    
4 "Makes changes to respond to an\n exist… Strongly …     9   0.184
5 "Makes changes to respond to an\n exist… Agree         34   0.878
6 "Makes changes to respond to an\n exist… Disagree       6   1