如何將ggplot stat_sum映射爲尺寸美學？

Question

在我的理解中，ggplot的stat方法取值爲數組並計算可以通過某些美學顯示的新值。我希望點的大小與每個組內的數值變量的總和成比例（獨特的x, y組合）。我很驚訝，每當一組中有多個值時，繪製了多個點，而不是代表所有點的總和。這裏是一個最小的工作示例：

ex_data <- data.frame(
    a = sort(rep(letters[1:4], 5)), 
    b = rep(letters[6:7], 10), 
    c = rnorm(20, 1000, 500), 
    d = rep(c('h', 'h', 'i', 'i'), 5) 
) 

p <- ggplot(ex_data, 
    aes(x = b, y = a, size = log10(c), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(stat = 'sum', alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
        guide = guide_legend(title = 'd'), 
        labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 

print(p) 

由於低阿爾法它是可見的，對於例如在c-f和a-f相同顏色的多個點被繪製在彼此之上。我如何能夠在每個位置獲得每種顏色的一個點，這些標記的大小代表該組中所有變量值的總和？

Answer 1

看起來stat='sum'是隻能與y美學一起工作，因此我們需要彙總數據纔去ggplot應用統計。這是dplyr的一個工作示例。 （注：堆棧溢出審稿並沒有讓我來編輯MAK77的答覆，並接受它，這是我寫一個新的答案的唯一原因。）

require(dplyr) 
require(ggplot2) 

ex_data <- data.frame(
    a = sort(rep(letters[1:4], 5)), 
    b = rep(letters[6:7], 10), 
    c = rnorm(20, 1000, 500), 
    d = rep(c('h', 'h', 'i', 'i'), 5) 
) 

ex_data_2 <- ex_data %>% 
     group_by(a, b, d) %>% 
     mutate(csum = sum(c)) %>% 
     summarise_all(first) 

p <- ggplot(ex_data_2, 
      aes(x = b, y = a, size = log(csum), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
        guide = guide_legend(title = 'd'), 
        labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 
p 

Answer 2

我相信你需要以某種方式重塑數據。這是我的例子（與data.table和dplyr）

ex_data_2 <- data.table(ex_data) %>% 
    .[, list(c = sum(c), 
      d = which.max(table(d))), by = list(a, b)] %>% 
    .[, d := c('c', 'd')[d]] 
p <- ggplot(ex_data_2, 
      aes(x = b, y = a, size = log(c), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(stat = 'sum', alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
         guide = guide_legend(title = 'd'), 
         labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 
p