列内のカテゴリごとのシェアを計算する方法は？

Question

df = data.frame(week = as.factor(rep(c(1, 2), times = 5)), 
       name = as.factor(rep(LETTERS[1:5], times = 2)), 
       count = rpois(n = 10, lambda = 20)) 

    > df 
    week name count 
1  1  A 16 
2  2  B 14 
3  1  C 23 
4  2  D 15 
5  1  E 12 
6  2  A 15 
7  1  B 23 
8  2  C 22 
9  1  D 22 
10  2  E 26 

週ごとの各名前のカウントシェアを計算したいと思います。 は、最初に私は次のメソッドを使用するつもりだった。

transform(df, week1_share = ifelse(week == "1", round((df$count/sum(df$count) * 100),2), NA)) 
transform(df, week2_share = ifelse(week == "2", round((df$count/sum(df$count) * 100),2), NA)) 

をしかし、最終的にバープロットのラベルとしてそれを置くために、マージする各列を作り、あまりにも非効率的なように見えました。私はまだ知っていないこれのためのいくつかのタイプの迅速な解決策がなければならない。

基本的に私がしたいのは次のとおりですが、上記のように計算された可能性がある％を各ボックス内で一致させるように追加します。

ggplot(df, aes(reorder(week, -count),count, color = "white", group = name, fill = name))+ 
     geom_bar(position = "stack", stat = "identity") + 
     scale_y_continuous(labels=comma)+ 
     ggthemes::scale_color_tableau() 

リオーダー機能は、多くの場合、私に失敗した理由を私は知りません。 desc内で注文を並べ替えるヒントがあれば、分かち合ってください。

Answer 1

あなたによって提供されたデータが使用されています：

# Loading the required data 
df = data.frame(week = as.factor(rep(c(1, 2), times = 5)), 
       name = as.factor(rep(LETTERS[1:5], times = 2)), 
       count = rpois(n = 10, lambda = 20)) 

をplyrパッケージ機能、割合と相対を使用してラベリングのための位置が計算された。

#Loading the required packages  
library(plyr) 
library(ggplot2) 

# Calculating the percentages 
df = ddply(df, .(week), transform, percent = round(count/sum(count) * 100)) 

# Calculating the position for plotting 
df = ddply(df, .(week), transform, pos = cumsum(percent) - (0.5 * percent)) 

上記の計算された情報を使用して、プロットが行われました。

# Basic graph 
p10 <- ggplot() + geom_bar(aes(y = percent, x = week, fill = name), 
         data = df, stat="identity") 

# Adding data labels 
p10 <- p10 + geom_text(data=df, aes(x = week, y = pos, 
           label = paste0(percent,"%")), size=4) 
p10 

これはあなたが探していたものですか？

Answer 2

splitを用い

基地R中の溶液、unsplitとprop.tableは次のようになります

バック分割によって生成されるリストtogeter短い split 2番目の引数にaccorting data.frames分割のリスト、非分割プットにおいて

df2 <- unsplit(lapply(split(df, df$week), 
        function(x){ 
        x$prop <- prop.table(x$count) 
        x} 
       ), df$week) 

。 data.tableパッケージを使用

が、これはさらに短いです：

library(data.table) 
dt <- data.table(df) 
dt[, prop := prop.table(count), by=week] 

私はdplyrには本当に流暢ないんだけど、私は非常に短く、まっすぐ進むのソリューションもありだと確信しています。

編集：これは私がdplyr/magrittrに思い付いたものです：

library(dplyr) 
df3 <- df %>% 
    group_by(week) %>% 
    mutate(freq = prop.table(count))