使用ggplot2用線圖覆蓋條形圖

Question

我的問題類似於此處和此處發布的問題。

我正在ggplot中創建一個圖形，其中我有一個條形圖，然后想要覆蓋多個折線圖。 出於這個問題的目的，我復制了兩個條形圖的代碼（一個包括所有年份（2007-2015）和兩個特定年份（2007年和2015年），但最終我將覆蓋10年不同的數據。使用的數據可以在這里找到。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(gridExtra)
library(ggplot2)

overallpierc<-data[(data$item=="piercing"),]

overp<-overallpierc %>%
  group_by(age) %>% 
  count(sex) %>% 
  ungroup %>% 
  mutate(age = factor(age)) %>%
  complete(age, sex, fill = list(n = 0)) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) + geom_col(aes(fill = sex), position = "dodge") +
    theme_classic() + 
    scale_fill_manual(values=c("#000000", "#CCCCCC"), name = "Sex") + 
    labs(x = "Age", y = "Number of observations") +   
    theme(legend.position=c(0.4,0.8),
    plot.title = element_text(size = 10),
    legend.title=element_text(size=15),
    axis.title=element_text(size=15),
    legend.key.size = unit(1.13, "cm"),
    legend.direction="vertical",
    legend.text=element_text(size=15))

p07<-data[(data$yy=="2007") & (data$item=="piercing"),]
summary(p07)

subp07<-p07 %>%  
  group_by(age) %>% 
  count(sex) %>% 
  ungroup %>% 
  mutate(age = factor(age)) %>%
  complete(age, sex, fill = list(n = 0)) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) + geom_col(aes(fill = sex), position = "dodge") +
    theme_classic() + 
    scale_fill_manual(values=c("#000000", "#CCCCCC"), name = "Sex") + 
    labs(x = "Age", y = "Number of observations") +   
    theme(legend.position=c(0.4,0.8),
    plot.title = element_text(size = 10),
    legend.title=element_text(size=15),
    axis.title=element_text(size=15),
    legend.key.size = unit(1.13, "cm"),
    legend.direction="vertical",
    legend.text=element_text(size=15))

p15<-data[(data$yy=="2015") & (data$item=="piercing"),]

subp15<-p15 %>% 
  group_by(age) %>% 
  count(sex) %>% 
  ungroup %>% 
  mutate(age = factor(age)) %>%
  complete(age, sex, fill = list(n = 0)) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) + geom_col(aes(fill = sex), position = "dodge") +
    theme_classic() + 
    scale_fill_manual(values=c("#000000", "#CCCCCC"), name = "Sex") + 
    labs(x = "Age", y = "Number of observations") +   
    theme(legend.position=c(0.4,0.8),
    plot.title = element_text(size = 10),
    legend.title=element_text(size=15),
    axis.title=element_text(size=15),
    legend.key.size = unit(1.13, "cm"),
    legend.direction="vertical",
    legend.text=element_text(size=15))

grid.arrange(overp, subp07, subp15)

我發布的代碼給出了下圖。

我想要做的是繪制2007年和2015年女性的頻率以及2007年和2015年的男性在總頻率的條形圖上的頻率（這也反映在圖例中）。 有沒有辦法在R使用ggplot2做到這ggplot2 ？

更新：我嘗試使用geom_smooth和geom_line函數將這些行添加到我的ggplot如評論中所建議的以及用戶問題的其他解決方案，但是我收到以下錯誤：

錯誤：提供給連續刻度的離散值

我為我要繪制的子集創建了一個新的數據框：

df<-data.frame(age=c(15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,40,50,60), val=c(0,5,13,77,70,106,62,51,46,27,46,16,22,16,14,48,21, 3,4))

然后將其添加到ggplot代碼中：

overallpierc %>%
  filter(age != "15") %>% 
  group_by(age) %>% 
  count(sex) %>% 
  ungroup %>% 
  mutate(age = factor(age)) %>%
  complete(age, sex, fill = list(n = 0)) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) +     
    geom_line(data=df,aes(x=as.numeric(age),y=val),colour="blue") +
    geom_col(aes(fill = sex), position = "dodge") +
    theme_classic() + 
    scale_fill_manual(values=c("#000000", "#CCCCCC"), name = "Sex") + 
    labs(x = "Age", y = "Number of observations") +   
    theme(legend.position=c(0.4,0.8),
    plot.title = element_text(size = 10),
    legend.title=element_text(size=15),
    axis.title=element_text(size=15),
    legend.key.size = unit(1.13, "cm"),
    legend.direction="vertical",
    legend.text=element_text(size=15))

其他人遇到過類似的問題，並使用as.numeric來解決問題。 但是，年齡需要被視為繪圖目的的一個因素。

Answer 1

根據我們在評論中的討論，讓我們嘗試堆疊的條形和方面。 我認為它有效，但你可以自己決定。

堆疊條的優點是在同一條中顯示比例和總數。 為了比較年份，刻面網格在行中放置多年，因此眼睛可以向下掃描以比較不同年份的相同年齡。 請注意，我在這里將年齡保持為連續變量，而不是一個因素。

library(dplyr)
library(ggplot2)
data30g %>% 
  count(yy, sex, age) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) + 
    geom_col(aes(fill = sex)) + 
    facet_grid(yy ~ .) + 
    theme_bw() + 
    scale_fill_manual(values = c("#000000", "#cccccc"))

不錯 - 我可以直接看到，例如，隨着時間的推移，30歲時的總數和女性數量都會增加，但也許有點小而且擁擠。

我們可以使用小平面包裹而不是網格來使條形更清晰，但代價是多年來的快速視覺比較。

data30g %>% 
  count(yy, sex, age) %>% 
  ggplot(aes(age, n)) + 
    geom_col(aes(fill = sex)) + 
    facet_wrap(~yy, ncol = 2) + 
    theme_bw() + 
    scale_fill_manual(values = c("#000000", "#cccccc"))

還有一個例子沒有用總計數或條形圖來解決你的問題 - 但我認為這可能是有意義的。 此代碼生成“熱圖”樣式的情節，這對於定量比較來說很差，但有時可以給出有趣特征的快速視覺印象。 例如，我認為這表明2014年的20歲女性總人數最多。

data30g %>% 
  count(yy, sex, age) %>% 
  ggplot(aes(factor(age), yy)) + 
    geom_tile(aes(fill = n)) + 
    facet_grid(sex ~ .) + 
    scale_fill_gradient2() + 
    scale_y_reverse(breaks = 2006:2015) + 
    labs(x = "age", y = "Year")

編輯：

根據評論中的進一步討論，這里有一種方法將年齡作為一個因素，使用性別欄，用總線覆蓋並按年份分開。

overallpierc %>% 
  count(yy, sex, age) %>% 
  ggplot() + 
    geom_col(aes(factor(age), n, fill = sex), position = "dodge") +
    stat_summary(aes(factor(age), n), fun.y = "sum", geom = "line", group = 1) + 
  facet_grid(yy ~ .)