R ggplot：数据帧中值的绘图频率计数（无预处理）

我经常发现自己在这样做：

# Original data
df.test <- data.frame(value=floor(rexp(10000, 1/2)))

# Compute the frequency of every value
# or the probability
freqs <- tabulate(df.test$value)
probs <- freqs / sum(freqs)

# Create a new dataframe with the frequencies (or probabilities)
df.freqs <- data.frame(n=1:length(freqs), freq=freqs, probs=probs) 

# Plot them, usually in log-log
g <- ggplot(df.freqs, aes(x=n, y = freq)) + geom_point() + 
  scale_y_log10() + scale_x_log10()
plot(g)

<代码>#原始数据

---

df.test对于频率计数，您可以将

geom_point

中的

stat

参数指定为

count

：

ggplot(df.test, aes(x = value)) + geom_point(stat = "count") + 
    scale_x_log10() + scale_y_log10()

---

对于频率计数，您可以将

geom_点

中的

stat

参数指定为

count

：

ggplot(df.test, aes(x = value)) + geom_point(stat = "count") + 
    scale_x_log10() + scale_y_log10()

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太好了，谢谢！关于标准化频率（概率）呢？使用

stat\u summary

可能会有更好的解决方案，但我发现事先准备数据要容易得多。类似于：

ggplot（data.frame（prop.table）（table（df.test））、aes（x=df.test，y=Freq））+geom_point（）

。太好了，谢谢！关于标准化频率（概率）呢？使用

stat\u summary

可能会有更好的解决方案，但我发现事先准备数据要容易得多。类似于：

ggplot（data.frame（prop.table）（table（df.test））、aes（x=df.test，y=Freq））+geom_point（）

。