Есть ли более элегантный способ закрасить столбцы ggplot средним значением данных?

Question

Должен быть менее неуклюжий способ суммирования средних значений в гистограмме. Я ожидал, что заполнение вернет среднее значение для всех подсчетов. Смотрите MWE, включая обходной путь.

# Some data
Machine <- c( "A", "B", "B", "B", "B", "C","D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "G","H", "G")
Efficiency <- c(93.3, 95.0, 95.0, 99.1, 84.1, 95.8, 91.2, 82.9, 73.1, 93.7, 86.6, 68.1, 78.5, 68.5, 86.6, 90.0, 97.3)
gt <- data.frame(Machine, Efficiency)

ggplot(gt, aes(x=Machine, fill = Efficiency)) + geom_bar()
# This is not what I expected so...

library(dplyr)
gt2 <- gt %>% group_by(Machine) %>% mutate(mean(Efficiency))
names(gt2) <- c("Machine", "Efficiency", "Mean_Efficiency")

ggplot(gt2, aes(x=Machine, fill = Mean_Efficiency)) +
    geom_bar(stat = "count") 
# This is what I want (and mistakenly expected)

Есть ли более элегантный способ окрашивания полос в соответствии со средней эффективностью?

Answer 1

Причина, по которой ваша первая попытка не дает ожидаемого результата, заключается в том, что ggplot2 не может знать, что это среднее значение Efficiency, которое вы хотите использовать для заполнения. С таким же успехом это может быть сумма или медиана, и ggplot2 прав в том, что не пытается угадать то, чего не может знать.

Итак, лучшее решение - это предварительно вычислить среднее значение. Однако ваш график опирается на две сводки: одна означает, что вы предварительно вычислили, а другая - это значения, которые вы позволяете ggplot2 (или, более конкретно, stat_count(), который используется geom_bar()) для вас. Если эта комбинация методов для кратких сводок покажется немного запутанной, и вы предпочитаете предварительно вычислять обе сводки следующим образом:

gt2 <- gt %>%
        group_by(Machine) %>%
        summarize(count = n(),
                  mean_efficiency = mean(Efficiency)) 

Затем вы можете использовать geom_col() вместо geom_bar(), поскольку первая принимает явный y -aestheti c вместо того, чтобы строить подсчеты:

ggplot(gt2, aes(x = Machine, y = count, fill = mean_efficiency)) +
  geom_col()

Обратите внимание, что это решение не более правильное, чем ваше. Для меня это яснее, чем ваше решение, но, конечно, это также вопрос вкуса. Вам решать, что вы предпочитаете.

Answer 2

Никаких предварительных вычислений не требуется, если вы вызываете ave из aes.

ggplot(gt, aes(x=Machine, fill = ave(Efficiency,Machine))) + geom_bar()

То есть, непосредственно установите fill эстетику c как среднее значение эффективности над Машина. Для меня это гораздо более естественный и читабельный подход, но, как говорили другие, это дело вкуса.

Если вы хотите установить заголовок легенды, используйте (например) +labs(fill="Mean efficiency")

Answer 3

Ваш подход к вычислению средств до заговора был абсолютно верным. fill не сделает это для вас. Однако ваш код может быть более кратким, не всегда задавая имена. (;

library(ggplot2)
library(dplyr)

# Some data
gt <- data.frame(
  Machine = c( "A", "B", "B", "B", "B", "C","D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "G","H", "G"),
  Efficiency = c(93.3, 95.0, 95.0, 99.1, 84.1, 95.8, 91.2, 82.9, 73.1, 93.7, 86.6, 68.1, 78.5, 68.5, 86.6, 90.0, 97.3)
)
# aggregate(Efficiency~Machine, data=gt, FUN = mean)
gt <- gt %>% 
  group_by(Machine) %>% 
  mutate(Mean_Efficiency = mean(Efficiency)) %>% 
  ungroup() 

ggplot(gt, aes(x = Machine, fill = Mean_Efficiency)) + 
  geom_bar()