Столбчатая диаграмма с накоплением на ggplot2 с неверными данными

Question

решено: проблема заключалась в том, что классы были заданы как символы, а не как множитель / цифра c

Я пытаюсь создать столбчатую диаграмму с накоплением из созданного мной фрейма данных длинного формата. Столбчатая диаграмма подходит для правильного формата, но данные не соответствуют тому, что находится во фрейме данных. Вот мои данные:

1       Macrolides          X3        2.85
2      Penicillins          X3        6.64
3   Cephalosporins          X3        1.70
4       Quinolones          X3        1.36
5    Tetracyclines          X3        1.19
6       Macrolides     Belgium        2.62
7      Penicillins     Belgium       16.28
8   Cephalosporins     Belgium        1.59
9       Quinolones     Belgium        2.69
10   Tetracyclines     Belgium        2.10
11      Macrolides    Bulgaria        2.49
12     Penicillins    Bulgaria        8.05
13  Cephalosporins    Bulgaria        2.32
14      Quinolones    Bulgaria        1.99
15   Tetracyclines    Bulgaria        1.71
16      Macrolides      Cyprus        2.86
17     Penicillins      Cyprus       14.43
18  Cephalosporins      Cyprus        5.41
19      Quinolones      Cyprus        4.10
20   Tetracyclines      Cyprus        3.27
21      Macrolides       Czech        3.25
22     Penicillins       Czech        7.60
23  Cephalosporins       Czech        1.62
24      Quinolones       Czech        1.22
25   Tetracyclines       Czech        2.27
26      Macrolides     Denmark        2.34
27     Penicillins     Denmark       10.29
28  Cephalosporins     Denmark        0.03
29      Quinolones     Denmark        0.51
30   Tetracyclines     Denmark        1.70
31      Macrolides     Estonia        2.06
32     Penicillins     Estonia        4.22
33  Cephalosporins     Estonia        0.88
34      Quinolones     Estonia        0.81
35   Tetracyclines     Estonia        1.89
36      Macrolides     Finland        1.23
37     Penicillins     Finland        6.61
38  Cephalosporins     Finland        2.33
39      Quinolones     Finland        0.88
40   Tetracyclines     Finland        4.09
41      Macrolides      France        2.63
42     Penicillins      France       15.62
43  Cephalosporins      France        2.67
44      Quinolones      France        2.00
45   Tetracyclines      France        3.16
46      Macrolides     Germany        2.09
47     Penicillins     Germany        4.10
48  Cephalosporins     Germany        2.61
49      Quinolones     Germany        1.51
50   Tetracyclines     Germany        2.74
51      Macrolides      Greece        8.55
52     Penicillins      Greece       12.87
53  Cephalosporins      Greece        8.91
54      Quinolones      Greece        2.89
55   Tetracyclines      Greece        2.31
56      Macrolides     Hungary        2.42
57     Penicillins     Hungary        6.69
58  Cephalosporins     Hungary        1.92
59      Quinolones     Hungary        1.97
60   Tetracyclines     Hungary        1.38
61      Macrolides     Iceland        1.40
62     Penicillins     Iceland       12.08
63  Cephalosporins     Iceland        0.62
64      Quinolones     Iceland        1.02
65   Tetracyclines     Iceland        5.05
66      Macrolides     Ireland        3.63
67     Penicillins     Ireland       10.65
68  Cephalosporins     Ireland        1.21
69      Quinolones     Ireland        0.91
70   Tetracyclines     Ireland        2.60
71      Macrolides       Italy        4.98
72     Penicillins       Italy       14.55
73  Cephalosporins       Italy        2.55
74      Quinolones       Italy        3.45
75   Tetracyclines       Italy        0.53
76      Macrolides      Lativa        1.03
77     Penicillins      Lativa        5.59
78  Cephalosporins      Lativa        0.57
79      Quinolones      Lativa        0.91
80   Tetracyclines      Lativa        2.38
81      Macrolides   Lithuania        1.44
82     Penicillins   Lithuania        6.99
83  Cephalosporins   Lithuania        0.80
84      Quinolones   Lithuania        0.83
85   Tetracyclines   Lithuania        1.38
86      Macrolides  Luxembourg        3.46
87     Penicillins  Luxembourg       13.96
88  Cephalosporins  Luxembourg        4.18
89      Quinolones  Luxembourg        2.94
90   Tetracyclines  Luxembourg        2.04
91      Macrolides       Malta        2.97
92     Penicillins       Malta        9.80
93  Cephalosporins       Malta        5.04
94      Quinolones       Malta        1.79
95   Tetracyclines       Malta        1.02
96      Macrolides Netherlands        1.31
97     Penicillins Netherlands        4.36
98  Cephalosporins Netherlands        0.04
99      Quinolones Netherlands        0.87
100  Tetracyclines Netherlands        2.66
101     Macrolides      Norway        1.55
102    Penicillins      Norway        6.77
103 Cephalosporins      Norway        0.12
104     Quinolones      Norway        0.54
105  Tetracyclines      Norway        2.77
106     Macrolides      Poland        2.89
107    Penicillins      Poland        9.43
108 Cephalosporins      Poland        2.44
109     Quinolones      Poland        1.23
110  Tetracyclines      Poland        2.10
111     Macrolides    Portugal        3.37
112    Penicillins    Portugal       12.08
113 Cephalosporins    Portugal        1.81
114     Quinolones    Portugal        2.97
115  Tetracyclines    Portugal        0.71
116     Macrolides    Slovenia        1.89
117    Penicillins    Slovenia        9.67
118 Cephalosporins    Slovenia        0.40
119     Quinolones    Slovenia        1.10
120  Tetracyclines    Slovenia        0.04
121     Macrolides       Spain        1.88
122    Penicillins       Spain       12.64
123 Cephalosporins       Spain        1.56
124     Quinolones       Spain        2.54
125  Tetracyclines       Spain        0.70
126     Macrolides      Sweden        0.43
127    Penicillins      Sweden        7.09
128 Cephalosporins      Sweden        0.20
129     Quinolones      Sweden        0.77
130  Tetracyclines      Sweden        3.33
131     Macrolides          UK        2.71
132    Penicillins          UK        8.60
133 Cephalosporins          UK        0.55
134     Quinolones          UK        0.46
135  Tetracyclines          UK        4.15

Это код моего гистограммы и его изображение. Как вы можете видеть, неправильные пропорции на графике, например, значения для использования пенициллина очень высоки по сравнению с остальными антибиотиками, но это не показано на моем графике. Я не уверен, что я сделал неправильно.

barchart <- ggplot(data=chart.new, aes(x = Country, y = DailyDosage, fill = Group, group = Group)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() + 
  scale_fill_manual(values = cbPalette) +
  labs(title = "Antibiotic Consumption by Group ") +
  theme(legend.position = "top")

Answer 1

Подобно @DaveGruenewald, я получил правильные значения, используя ваш код и данные. Я заметил, что у вас есть тема (legend.position = "top"), в то время как вы показали сюжет с легендой на стороне. Это тот же код, для справки вы можете попробовать то, что у меня ниже.

То, что я использовал из вашей таблицы выше:

chart.new=dput(chart.new)
structure(list(Group = structure(c(2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 
4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 
5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 
2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 
3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 
1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 
4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 
5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L, 2L, 3L, 1L, 4L, 5L
), .Label = c("Cephalosporins", "Macrolides", "Penicillins", 
"Quinolones", "Tetracyclines"), class = "factor"), Country = structure(c(27L, 
27L, 27L, 27L, 27L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 
9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L, 
14L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 
20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 22L, 22L, 22L, 
22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 25L, 
25L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L), .Label = c("Belgium", 
"Bulgaria", "Cyprus", "Czech", "Denmark", "Estonia", "Finland", 
"France", "Germany", "Greece", "Hungary", "Iceland", "Ireland", 
"Italy", "Lativa", "Lithuania", "Luxembourg", "Malta", "Netherlands", 
"Norway", "Poland", "Portugal", "Slovenia", "Spain", "Sweden", 
"UK", "X3"), class = "factor"), DailyDosage = c(2.85, 6.64, 1.7, 
1.36, 1.19, 2.62, 16.28, 1.59, 2.69, 2.1, 2.49, 8.05, 2.32, 1.99, 
1.71, 2.86, 14.43, 5.41, 4.1, 3.27, 3.25, 7.6, 1.62, 1.22, 2.27, 
2.34, 10.29, 0.03, 0.51, 1.7, 2.06, 4.22, 0.88, 0.81, 1.89, 1.23, 
6.61, 2.33, 0.88, 4.09, 2.63, 15.62, 2.67, 2, 3.16, 2.09, 4.1, 
2.61, 1.51, 2.74, 8.55, 12.87, 8.91, 2.89, 2.31, 2.42, 6.69, 
1.92, 1.97, 1.38, 1.4, 12.08, 0.62, 1.02, 5.05, 3.63, 10.65, 
1.21, 0.91, 2.6, 4.98, 14.55, 2.55, 3.45, 0.53, 1.03, 5.59, 0.57, 
0.91, 2.38, 1.44, 6.99, 0.8, 0.83, 1.38, 3.46, 13.96, 4.18, 2.94, 
2.04, 2.97, 9.8, 5.04, 1.79, 1.02, 1.31, 4.36, 0.04, 0.87, 2.66, 
1.55, 6.77, 0.12, 0.54, 2.77, 2.89, 9.43, 2.44, 1.23, 2.1, 3.37, 
12.08, 1.81, 2.97, 0.71, 1.89, 9.67, 0.4, 1.1, 0.04, 1.88, 12.64, 
1.56, 2.54, 0.7, 0.43, 7.09, 0.2, 0.77, 3.33, 2.71, 8.6, 0.55, 
0.46, 4.15)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 135L))

Проверка chart.new:

str(chart.new)
'data.frame':   135 obs. of  3 variables:
 $ Group      : Factor w/ 5 levels "Cephalosporins",..: 2 3 1 4 5 2 3 1 4 5 ...
 $ Country    : Factor w/ 27 levels "Belgium","Bulgaria",..: 27 27 27 27 27 1 1 1 1 1 ...
 $ DailyDosage: num  2.85 6.64 1.7 1.36 1.19 ...

Использование цветов по умолчанию:

ggplot(data=chart.new ,aes(x = Country, y = DailyDosage, fill = Group, group = Group))+
geom_bar(stat = "identity")+ coord_flip() + 
labs(title = "Antibiotic Consumption by Group ")+
 theme(legend.position = "top")