R语言 ggplot2根据数据分割颜色直方图：刻面栅格

s3fp2yjn 于 2023-03-20 发布在其他

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基于this question构建：
有没有一种方法可以创建一个直方图网格，其中的柱在任意值之上和之下的颜色不同（没有重叠的柱），而不需要参考ggplot（）之外的环境？我可以用一个直方图来实现这一点，如下所示（使用中值作为说明）：

set.seed(123)

value = stats::rnorm(100, mean = 0, sd = 1)

df = data.frame(value)

df %>%
  {
    ggplot(data = ., aes(x = value, fill = ifelse(value > median(value), "0", "1"))) +
      geom_histogram(boundary = median(.$value), alpha = 0.5, position = "identity") +
      theme(legend.position = "none")
  }

根据分组变量，每个图使用不同的值，这可以对多面图进行吗？例如，这不起作用：

set.seed(456)

value = stats::rnorm(200, mean = 0, sd = 1)
group = c(rep(1,100), rep(2,100))
    
df = data.frame(value, group)

df %>%
  dplyr::mutate(value = ifelse(group == 2, value + 1, value)) %>%
  dplyr::group_by(group) %>%
  dplyr::mutate(above_median = value > median(value)) %>%
  {
    ggplot(data = ., aes(x = value, fill = above_median)) +
      facet_grid(rows = group) +
      geom_histogram(boundary = median(.$value), alpha = 0.5, position = "identity") +
      theme(legend.position = "none")
  }

来源：https://stackoverflow.com/questions/75745359/ggplot2-split-color-histograms-according-to-data-facet-grid

2条答案

按热度按时间

f87krz0w1#

一种选择是使用多个geom_histogram图层添加直方图，即按组拆分数据，然后使用lapply为每个组添加一个geom_histogram：

library(dplyr, warn=FALSE)
library(ggplot2)

df %>%
  dplyr::mutate(value = ifelse(group == 2, value + 1, value)) %>%
  dplyr::group_by(group) %>%
  dplyr::mutate(above_median = value > median(value)) %>%
  {
    ggplot(data = ., aes(x = value, fill = above_median)) +
      facet_grid(rows = vars(group)) +
      lapply(split(., .$group), function(x) {
        geom_histogram(data = x, boundary = median(x$value), alpha = 0.5, position = "identity")
      }) +
      theme(legend.position = "none")
  }
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

赞(0）回复(0）举报 2023-03-20

yi0zb3m42#

这就是我解决这个问题的方法，但是@stefan的答案更好（+1），

library(tidyverse)

set.seed(456)

value = stats::rnorm(200, mean = 0, sd = 1)
group = c(rep(1,100), rep(2,100))

df = data.frame(value, group)

df %>%
  dplyr::mutate(value = ifelse(group == 2, value + 1, value)) %>%
  dplyr::group_by(group) %>%
  dplyr::mutate(above_median = value > median(value)) %>%
  ungroup() %>%
  group_split(group) %>%
  map(~{
    ggplot(data = .x, aes(x = value, fill = above_median)) +
      facet_grid(rows = .x$group) +
      geom_histogram(boundary = median(.x$value), alpha = 0.5, position = "identity") +
      theme(legend.position = "none")
  })
#> [[1]]
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

#> 
#> [[2]]
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

创建于2023年3月16日，使用reprex v2.0.2

赞(0）回复(0）举报 2023-03-20

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