Gruppieren von Daten außerhalb der Grenzwerte im Histogramm mit ggplot2

Question

Ich versuche ein Histogramm zu erstellen, das auf einen Teil der Daten gezoomt wird. Mein Problem ist, dass ich alles, was außerhalb der Reichweite ist, in die letzte Kategorie "10+" einordnen möchte. Ist es möglich, es mit ggplot2 zu tun?

Beispielcode:

x <- data.frame(runif(10000, 0, 15)) 
ggplot(x, aes(runif.10000..0..15.)) + 
    geom_histogram(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), colour = "grey50", binwidth = 1) + 
    scale_y_continuous(labels = percent) + 
    coord_cartesian(xlim=c(0, 10)) + 
    scale_x_continuous(breaks = 0:10) 

Hier ist, wie das Histogramm jetzt aussieht: How the histogram looks now

Und hier ist, wie ich es betrachten möchte: How the histogram should look

Wahrscheinlich ist es possibile zu tue es, indem ich ifelses verschachtel, aber da ich in meinem Problem mehr Fälle habe, gibt es eine Möglichkeit für ggplot, es zu tun?

Answer 1

Sie könnten forcats und dplyr verwenden, um die Werte effizient zu kategorisieren, die letzten "Ebenen" zu aggregieren und dann die Prozentwerte vor dem Diagramm zu berechnen. So etwas sollte funktionieren:

library(forcats) 
library(dplyr) 
library(ggplot2) 

x <- data.frame(x = runif(10000, 0, 15)) 
x2 <- x %>% 
    mutate(x_grp = cut(x, breaks = c(seq(0,15,1)))) %>% 
    mutate(x_grp = fct_collapse(x_grp, other = levels(x_grp)[10:15])) %>% 
    group_by(x_grp) %>% 
    dplyr::summarize(count = n()) 

ggplot(x2, aes(x = x_grp, y = count/10000)) + 
    geom_bar(stat = "identity", colour = "grey50") + 
    scale_y_continuous(labels = percent) 

jedoch der resultierende Graph aus Ihrem Beispiel ist sehr unterschiedlich, aber ich denke, es ist richtig, da wir eine gleichmäßige Verteilung bauen: