R 在ggplot2的堆叠条形图上显示数据值

我想在ggplot2的堆叠条形图上显示数据值。这是我的代码

Year      <- c(rep(c("2006-07", "2007-08", "2008-09", "2009-10"), each = 4))
Category  <- c(rep(c("A", "B", "C", "D"), times = 4))
Frequency <- c(168, 259, 226, 340, 216, 431, 319, 368, 423, 645, 234, 685, 166, 467, 274, 251)
Data      <- data.frame(Year, Category, Frequency)
library(ggplot2)
p <- qplot(Year, Frequency, data = Data, geom = "bar", fill = Category,     theme_set(theme_bw()))
p + geom_text(aes(label = Frequency), size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position =     "stack") 

使用

geom\u text

中的

position=position\u stack（vjust=0.5）

可以轻松堆叠标签中的

Year

ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency, fill = Category, label = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5))


还要注意，“
position\u stack（）
和
position\u fill（）
现在按分组的相反顺序堆叠值，这使得默认堆栈顺序与图例匹配。”


回答对较早版本的
ggplot
有效：

这里有一种方法，用于计算条形图的中点

library(ggplot2)
library(plyr)

# calculate midpoints of bars (simplified using comment by @DWin)
Data <- ddply(Data, .(Year), 
   transform, pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency)
)

# library(dplyr) ## If using dplyr... 
# Data <- group_by(Data,Year) %>%
#    mutate(pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency))

# plot bars and add text
p <- ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency)) +
     geom_bar(aes(fill = Category), stat="identity") +
     geom_text(aes(label = Frequency, y = pos), size = 3)

库（ggplot2）
图书馆（plyr）
#计算条形的中点（使用@DWin注释简化）
数据正如哈德利所提到的，与堆叠条形图中的标签相比，有更有效的方式传达信息。事实上，堆叠图表不是很有效，因为条形图（每个类别）不共享一个轴，所以比较困难

在这些情况下，使用两个共享一个轴的图形几乎总是更好的。在您的示例中，我假设您希望显示总体总数，然后显示给定年份中每个类别所占的比例

library(grid)
library(gridExtra)
library(plyr)

# create a new column with proportions
prop <- function(x) x/sum(x)
Data <- ddply(Data,"Year",transform,Share=prop(Frequency))

# create the component graphics
totals <- ggplot(Data,aes(Year,Frequency)) + geom_bar(fill="darkseagreen",stat="identity") + 
  xlab("") + labs(title = "Frequency totals in given Year")
proportion <- ggplot(Data, aes(x=Year,y=Share, group=Category, colour=Category)) 
+ geom_line() + scale_y_continuous(label=percent_format())+ theme(legend.position = "bottom") + 
  labs(title = "Proportion of total Frequency accounted by each Category in given Year")

# bring them together
grid.arrange(totals,proportion)

库（网格）
图书馆（gridExtra）
图书馆（plyr）
#创建具有比例的新列
谢谢你的回答。我用它来做类似的事情，使用
数据.table
而不是
plyr
，所以类似这样：
data.dt[，list（Category，Frequency，pos=cumsum（Frequency）-0.5*Frequency），by=Year]
是否也要加上总频率？相关问题：不太适合辩论，但我想知道是否有可能对这一点过于规范，特别是对更普通的观众数字表示可以记住的百分比，这就不需要数字素养较低的读者可能会发现难以使用的刻度？