Ответ 1
Полосы в ggplot2 упорядочиваются упорядочением уровней в коэффициенте.
val$State <- with(val, factor(val$State, levels=val[order(-Value), ]$State))
Создание диаграммы Парето с ggplot2 и R
Я боролся с тем, как сделать диаграмму Парето в R, используя пакет ggplot2. Во многих случаях при создании гистограммы или гистограммы мы хотим, чтобы элементы сортировались по оси X. В диаграмме Парето мы хотим, чтобы элементы упорядочивались по убыванию значения по оси Y. Есть ли способ получить ggplot для построения элементов, упорядоченных по значению по оси Y? Сначала я попытался отсортировать фрейм данных, но, похоже, ggplot переупорядочивает их.
Пример:
val <- read.csv("http://www.cerebralmastication.com/wp-content/uploads/2009/11/val.txt")
val<-with(val, val[order(-Value), ])
p <- ggplot(val)
p + geom_bar(aes(State, Value, fill=variable), stat = "identity", position="dodge") + scale_fill_brewer(palette = "Set1")
фрейм данных val сортируется, но вывод выглядит так:
(источник: cerebralmastication.com)
Хэдли правильно указал, что это дает гораздо лучший график для отображения фактических и прогнозируемых значений:
ggplot(val, aes(State, Value)) + geom_bar(stat = "identity", subset = .(variable == "estimate"), fill = "grey70") + geom_crossbar(aes(ymin = Value, ymax = Value), subset = .(variable == "actual"))
который возвращает:
(источник: cerebralmastication.com)
Но это все еще не диаграмма Парето. Какие-нибудь советы?
Ответы
Ответ 2
Подмножество и сортировка ваших данных;
valact <- subset(val, variable=='actual')
valsort <- valact[ order(-valact[,"Value"]),]
Оттуда это просто стандартный boxplot() с очень ручной кумулятивной функцией сверху:
op <- par(mar=c(3,3,3,3))
bp <- barplot(valsort [ , "Value"], ylab="", xlab="", ylim=c(0,1),
names.arg=as.character(valsort[,"State"]), main="How that?")
lines(bp, cumsum(valsort[,"Value"])/sum(valsort[,"Value"]),
ylim=c(0,1.05), col='red')
axis(4)
box()
par(op)
который должен выглядеть так
(источник: eddelbuettel.com)
и ему даже не нужен трюк с перплотингом, так как lines() радостно комментирует начальный график.
Ответ 3
Традиционная диаграмма Парето в ggplot2.......
Разработано после прочтения Cano, E. L., Moguerza, J. M., and Redchuk, A. (2012). Шесть Сигма с Р. (Г. Роберт, К. Хорник и Г. Пармиджани, Ред.) Спрингер.
library(ggplot2);library(grid)
counts <- c(80, 27, 66, 94, 33)
defects <- c("price code", "schedule date", "supplier code", "contact num.", "part num.")
dat <- data.frame(count = counts, defect = defects, stringsAsFactors=FALSE )
dat <- dat[order(dat$count, decreasing=TRUE),]
dat$defect <- factor(dat$defect, levels=dat$defect)
dat$cum <- cumsum(dat$count)
count.sum<-sum(dat$count)
dat$cum_perc<-100*dat$cum/count.sum
p1<-ggplot(dat, aes(x=defect, y=cum_perc, group=1))
p1<-p1 + geom_point(aes(colour=defect), size=4) + geom_path()
p1<-p1+ ggtitle('Pareto Chart')+ theme(axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank(),axis.text.x = element_blank())
p1<-p1+theme(legend.position="none")
p2<-ggplot(dat, aes(x=defect, y=count,colour=defect, fill=defect))
p2<- p2 + geom_bar()
p2<-p2+theme(legend.position="none")
plot.new()
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2, 1)))
print(p1, vp = viewport(layout.pos.row = 1,layout.pos.col = 1))
print(p2, vp = viewport(layout.pos.row = 2,layout.pos.col = 1))
Ответ 4
С помощью простого примера:
> data
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 PC10
0.29056 0.23833 0.11003 0.05549 0.04678 0.03788 0.02770 0.02323 0.02211 0.01925
barplot(data) делает все правильно
эквивалент ggplot "должен быть": qplot(x=names(data), y=data, geom='bar')
Но это неправильно переупорядочивает/сортирует столбцы в алфавитном порядке... потому что будет упорядочено levels(factor(names(data))).
Решение: qplot(x=factor(names(data), levels=names(data)), y=data, geom='bar')
Уф!
Ответ 5
Также см. пакет qcc, который имеет функцию pareto.chart(). Похоже, он также использует базовую графику, поэтому начните свою награду за ggplot2-решение: -)
Ответ 6
Чтобы упростить вещи, давайте просто рассмотрим только оценки.
estimates <- subset(val, variable == "estimate")
Сначала мы переупорядочиваем уровни факторов, так что State отображаются в порядке убывания Value.
estimates$State <- with(estimates, reorder(State, -Value))
Аналогично, мы переупорядочиваем набор данных и вычисляем кумулятивное значение.
estimates <- estimates[order(estimates$Value, decreasing = TRUE),]
estimates$cumulative <- cumsum(estimates$Value)
Теперь мы готовы рисовать сюжет. Трюк для получения строки и бара на тех же осях состоит в том, чтобы преобразовать переменную State (factor) в числовую.
p <- ggplot(estimates, aes(State, Value)) +
geom_bar() +
geom_line(aes(as.numeric(State), cumulative))
p
Как уже упоминалось в этом вопросе, попытка сделать два графика Парето двух переменных групп рядом друг с другом не очень проста. Вероятно, вам лучше использовать фасетию, если вы хотите несколько участков Парето.
Ответ 7
freqplot = function(x, by = NULL, right = FALSE)
{
if(is.null(by)) stop('Valor de "by" precisa ser especificado.')
breaks = seq(min(x), max(x), by = by )
ecd = ecdf(x)
den = ecd(breaks)
table = table(cut(x, breaks = breaks, right = right))
table = table/sum(table)
intervs = factor(names(table), levels = names(table))
freq = as.numeric(table/sum(table))
acum = as.numeric(cumsum(table))
normalize.vec = function(x){
(x - min(x))/(max(x) - min(x))
}
dados = data.frame(classe = intervs, freq = freq, acum = acum, acum_norm = normalize.vec(acum))
p = ggplot(dados) +
geom_bar(aes(classe, freq, fill = classe), stat = 'identity') +
geom_point(aes(classe, acum_norm, group = '1'), shape = I(1), size = I(3), colour = 'gray20') +
geom_line(aes(classe, acum_norm, group = '1'), colour = I('gray20'))
p
}