Гистограмма, как изменить ось Y со счета на частоту и стандартизировать по двум наборам данных - PullRequest
Новая
       14

Гистограмма, как изменить ось Y со счета на частоту и стандартизировать по двум наборам данных

1 голос
/ 14 апреля 2020

У меня есть два набора данных, показывающих длины fi sh, и я хотел бы создать графики гистограммы рядом для сравнения данных. У меня проблема с масштабированием по оси Y и размерами бина, чтобы они были сопоставимы. Вместо того, чтобы рассчитывать, я хотел использовать% частоты данных. У меня также есть проблемы с нанесением их рядом, когда они приходят из двух разных источников. Можете ли вы использовать facet_grid или facet_wrap, чтобы сделать это?

Любая помощь будет высоко ценится!

РЕДАКТИРОВАТЬ

Я использовал этот код, который просто дает базовую гистограмму c с подсчетами .. 

ggplot(snook, aes(sl)) +geom_histogram(binwidth = 20, color="black", fill= "light blue")+
  ggtitle("All Snook")+
  labs(x="Standard Length(mm)", y="Counts")+
  theme_bw() + theme(panel.border = element_blank(), panel.grid.major = element_blank(),
                     panel.grid.minor = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black"))

this is the plot I get using the ggplot code above

Ниже приведены результаты использования кода, предлагаемого SimeonL ниже 

opar <- par(mfrow = c(1,2))
hist(snook$sl, breaks = seq(0, 1000, length = 50), freq = T, main = "All Snook", xlab = "Length (mm)", ylim = c(0, 50), las = 1)
hist(gut_Snook$SL, breaks = seq(0, 1000, length = 50), freq = T, main = "Culled Snook", xlab = "Length (mm)", ylim = c(0, 50), las = 1)
par(opar)

Это близко, однако похоже, что он все еще использует счетчики для оси y, а не% частоты.

enter image description here

1 Ответ

2 голосов
/ 14 апреля 2020

Два варианта в базе R:

  1. с использованием значений истории и изменения меток оси y в соответствии с процентом: 
set.seed(23)
df1 <- data.frame(f_size = rnorm(120, 20, 15))
  x.1   <- approxfun(c(0, 100), c(0, nrow(df1)))
df2 <- data.frame(f_size = rnorm(70, 5, 5))
  x.2   <- approxfun(c(0, 100), c(0, nrow(df2)))

opar <- par(mfrow = c(1,2))
hist(df1$f_size, breaks = seq(-20, 70, length = 40), freq = T, main = "", xlab = "df1_size", 
     ylim = x.1(c(0, 25)), las = 1, yaxt = "n", ylab = "% Cases")
axis(2, at = x.1(seq(0, 25, 5)), labels = seq(0, 25, 5), las = 1)
hist(df2$f_size, breaks = seq(-20, 70, length = 40), freq = T, main = "", xlab = "df2_size", 
     ylim = x.2(c(0, 25)), las = 1, yaxt = "n", ylab = "")
axis(2, at = x.2(seq(0, 25, 5)), labels = seq(0, 25, 5), las = 1)
par(opar)
Сначала вычислите процент и используйте график: 
breaks <- seq(-20, 70, length = 40)
df1.perc <- aggregate(df1$f_size, by = list(cut(df1$f_size, breaks, labels = F)), FUN = function(x) (length(x)/nrow(df1))*100)
df2.perc <- aggregate(df2$f_size, by = list(cut(df2$f_size, breaks, labels = F)), FUN = function(x) (length(x)/nrow(df2))*100)

opar <- par(mfrow = c(1,2))
bp   <- barplot(height = merge(data.frame(Group.1 = 1:length(breaks)), df1.perc, all.x = T)$x, 
                xlab = "df1_size", ylab = "% Cases", ylim = c(0, 25), las = 1)
axis(1, at = approx(breaks, bp, xout = seq(-40, 70, by = 10))$y, labels = seq(-40, 70, by = 10))
bp   <- barplot(height = merge(data.frame(Group.1 = 1:length(breaks)), df2.perc, all.x = T)$x, 
                xlab = "df1_size", ylab = "", ylim = c(0, 25), las = 1)
axis(1, at = approx(breaks, bp, xout = seq(-40, 70, by = 10))$y, labels = seq(-40, 70, by = 10))
...