使用stat_summary将标签居中

我看到很多关于如何使用geom_文本进行此操作的帖子，但没有看到如何使用stat_summary进行此操作。我试着在“文本”标签上加上， position=position\u堆栈（0.5），但它只返回“无法显示此视觉”

聚合数据

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ag事实上，你得到的比它看起来需要的要复杂得多。我将用
mpg
数据集的一个子集来说明，而不是下载您的数据集

与在
统计摘要\u bin
中计算简单摘要不同，您可以在绘图之前自己进行计算（让您控制正在发生的事情），也可以让
几何图形栏
进行计算
geom\u bar
类似于
geom\u col
，只是它在内部运行一个
stat\u count
。如果在
geom_text
中使用相同的统计数据，则可以访问此计算的计数来制作标签。然后使用
position=position\u stack（vjust=0.5）
，而不是简写的
position=“stack”
，将标签居中放置

请注意，
stat（count）
是对
.count..
的替换，它被简称为
calc（count）
。我使用的是github的开发版本；CRAN版本可能仍然是
.count..
符号

库（tidyverse）
df%过滤器（制造商%在%c（“雪佛兰”、“道奇”））
ggplot（df，aes（x=制造商，填充=等级））+
几何钢筋（位置=“堆叠”）+
geom_text（aes（label=stat（count）），stat=“count”，position=position_stack（vjust=0.5））


我喜欢的第二种方法是计算计数，然后将其导入
ggplot
，因为它提供了更多的控制。调用
count
可以：

df%>%
计数（制造商、类别）
#>#tibble:6 x 3
#>制造商类别n
#>              
#>1雪佛兰2seater 5
#>2雪佛兰中型5
#>3雪佛兰suv 9
#>4道奇小型货车11
#>5道奇皮卡19
#>6道奇suv 7

然后，您可以通过管道将其导入简化的
ggplot
调用。这将得到相同的绘图，只是
计数
将被标记为
n

df%>%
计数（制造商、类别）%>%
ggplot（aes（x=制造商，y=n，填充=等级））+
几何坐标（position=“stack”）+
geom_文本（aes（标签=n），位置=position_堆栈（vjust=0.5））
请发布您的数据样本。上面有一个包含数据的链接。“数据集样本”。谢谢最好对数据集的代表性样本调用
dput
，并将结果发布到问题中。使人们无需从单独的源下载即可轻松检索我正在PowerBi内部构建此功能，因此我不确定如何实现此功能。我同意您的“在ggplot2之外聚合”建议。但是你有没有找到一种方法来使用带有摘要函数的
position\u stack（）
（我认为
stat（y）
）而不是counts（
stat（count）
）呢？我还没弄明白。我对R很陌生。我知道我必须对标签有一个摘要，因为如果我没有，它会为堆栈中的每一行提供一个标签。这是我想要实现的最终产品：@aosmith Hmmm，不。当我尝试
position=“stack”
内部
stat\u summary
时，我在if中得到
错误（任何（否定））{：缺少需要TRUE/FALSE的值。
。与OP报告的错误不同，但仍然没有fun@RebeccaS这实际上可能是在绘图之前进行总结的一个很好的理由。在
dplyr
中，它将是
count（*）
就像在我的第二种方法中一样，
*
是你需要聚合的任何组。我觉得我越来越接近了。即使在绘图之前对我的值进行了汇总，我现在也可以得到每个条形的多个值。ggplot（数据集，aes（x=PvA，y=Value，fill=Attribute，label=Area\u Totals））+geom\u bar（position=“stack”，stat=“identity”）+geom_text（stat=“identity”，position=position_stack（vjust=0.5））+coord_flip（）+facet_grid（Area~）现在导致
library(ggplot2)

ag<- aggregate(dataset$Value, by = list(PvA=dataset$PvA, Area=dataset$Area, Unit=dataset$Unit), FUN=sum)
ag

b<-ggplot(dataset, aes(x=PvA, y=Value, fill=Attribute)) + 
     stat_summary_bin(aes(fill=Attribute), fun.y = sum, geom="bar", position="stack", color="black")+
     stat_summary_bin(aes(label=..y..), fun.y=sum,  geom="text", color = "white", data=subset(dataset, Value >1))
b