我正在尝试使用 ggplot2
在发散堆积条形图上绘制李克特量表数据。
我见过很多解决方案,其中我发现最好的一个是this faceted solution (虽然不需要方面)。我特别欣赏这样一个事实:对于奇数刻度,中性值以 0 为中心。
我在这里以简化的方式重现了该解决方案的想法(使用两个具有相反计数的geom_col()
):
# Data sample
data <-
tibble(
question = c("A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B"),
option = c("Very bad", "Bad", "Neutral", "Good", "Exc",
"Very bad", "Bad", "Neutral", "Good", "Exc"),
count = c(1, 10, 4, 5, 3, 3, 4, 5, 6, 8)
) %>%
mutate(
option = option %>% factor(levels = c("Very bad", "Bad", "Neutral", "Good", "Exc")),
count = if_else(option == "Neutral", count/2, count)
)
# Divergent stacked bar chart
data %>%
ggplot(aes(question, count, fill = option)) +
geom_col(data = filter(data, option %in% c("Neutral", "Good", "Exc")),
position = position_stack(reverse = T)) +
geom_col(data = filter(data, option %in% c("Neutral", "Bad", "Very bad")),
aes(y = -count)) +
scale_fill_brewer(palette = "RdBu") +
coord_flip()
这给出了以下结果:
如您所见,绘图的顺序是正确的,但图例和着色似乎忘记了因子排序(向因子添加 ordered = T
没有帮助)。
如果我删除第二个 geom_col()
,那么一切都很好,但这显然不是我的目标。
如何强制 ggplot2
维持图例中的因子排序?
最佳答案
问题是默认情况下未使用的因子级别会被丢弃。要解决您的问题,请在 scale_fill_brewer
中设置 drop=FALSE
:
不确定确切的内部结构,但这与您使用两个具有不同数据集的 geom_col
相关。
library(ggplot2)
# Divergent stacked bar chart
ggplot(data, aes(question, count, fill = option)) +
geom_col(data = filter(data, option %in% c("Neutral", "Good", "Exc")),
position = position_stack(reverse = T)) +
geom_col(data = filter(data, option %in% c("Neutral", "Bad", "Very bad")),
aes(y = -count)) +
scale_fill_brewer(palette = "RdBu", drop = FALSE) +
coord_flip()
关于r - 使用 ggplot2 的发散堆积条形图 : issue with factor ordering in legend,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69017983/