Wie man ggplot stat_sum der Größenästhetik zuordnet?

Question

In meinem Verständnis nehmen die Stat-Methoden von ggplot Arrays von Werten und berechnen neue Werte, die durch bestimmte Ästhetik angezeigt werden können. Ich möchte, dass die Größe der Punkte proportional zur Summe einer numerischen Variablen innerhalb jeder Gruppe ist (eindeutige x, y Kombinationen). Ich war überrascht, dass, wenn es mehr als eine Werte in einer Gruppe gab, mehrere Punkte anstelle von einem Punkt, der die Summe aller Punkte darstellt, gezeichnet wurden. Hier ist ein minimales Arbeitsbeispiel:

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) 

Dank niedrige alpha es sichtbar ist, dass zum Beispiel bei c-f und a-f mehr Punkten der gleichen Farbe übereinander aufgetragen. Wie kann ich erreichen, dass für jede Farbe an jeder Stelle ein Punkt vorhanden ist und die Größe dieser Markierungen die Summe aller Werte der Variablen log10(c) innerhalb dieser Gruppe darstellt?

Answer 1

Es sieht aus wie stat='sum' der Lage ist, zusammen zu arbeiten, nur mit y Ästhetik, daher müssen wir die Daten aggregieren und Statistiken anwenden, bevor zu ggplot gehen. Hier ist ein Arbeitsbeispiel mit dplyr. (Anmerkung: Stapelüberlauf Rezensenten nicht erlauben Sie mir MAK77 Antwort und akzeptieren zu bearbeiten, das ist der einzige Grund, warum ich eine neue Antwort schreibe.)

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

Ich glaube, Sie müssen die Daten irgendwie umformen. Hier mein Beispiel ist (mit data.table und 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