Отображение сумм для гистограммы с накоплением

Question

У меня есть следующий фрейм данных:

#>    region product delivery price
#> 1   Japan  laptop      yes   500
#> 2   Japan  laptop       no   400
#> 3   Japan printer      n/a   200
#> 4 America  laptop       no   600
#> 5 America  laptop      yes   620
#> 6 America  laptop      yes   300
#> 7 America printer      n/a   300
#> 8   China  laptop      yes   400

воспроизведен здесь:

structure(list(region = c("Japan", "Japan", "Japan", "America", 
"America", "America", "America", "China"), product = c("laptop", 
"laptop", "printer", "laptop", "laptop", "laptop", "printer", 
"laptop"), delivery = c("yes", "no", "n/a", "no", "yes", "yes", 
"n/a", "yes"), price = c(500, 400, 200, 600, 620, 300, 300, 400
)), row.names = c(NA, -8L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))

и следующий код генерирует гистограмму, сравнивающую цены на ноутбуки и принтеры по регионам. Ноутбуки имеют возможность доставки, поэтому в столбце портативных компьютеров есть области «нет» и «да».

ggplot(df, aes(product, y = price, fill = delivery)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  facet_grid(.~region, switch = "x")

введите описание изображения здесь

В соответствующих столбцах мне нужно указать суммарную цену для ноутбуков и принтеров по регионам, а для ноутбуков я также хочу увидеть фиктивную цену для ноутбуков с доставкой и без. Я пробовал:

geom_text(aes(label = price), size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position = "stack") 

Однако здесь отображаются только отдельные цены в каждом столбце.

Answer 1

Сумма на столбик с накоплением

Если вы хотите добавить сумму на столбец, я предлагаю вам вычислить ее заранее, а затем запросить.

# This calculates the totals per category
tots = df %>%
  group_by(region, product) %>%
  summarise(total=sum(price)) 

# This plots the results
df %>%
  ggplot(aes(product, y = price, fill = delivery)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  facet_grid(.~region, switch = "x") +
  geom_text(aes(product, total, fill= NULL, label = total), data=tots, size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position = "stack") 

geom_text использует фрейм данных tots, который содержит итоговые значения для запроса.

Результат следующий:

Adding subtotal per delivery

No big difference, you just have to add a subtotal df and prompt both:

tots = df %>%
  group_by(region, product) %>%
  summarise(total=sum(price)) 
stots = df %>%
  group_by(region, product, delivery) %>%
  summarise(stotal=sum(price)) %>% 
  arrange(desc(delivery))
df %>%
  ggplot(aes(product, y = price, fill = delivery)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  facet_grid(.~region, switch = "x") +
  geom_text(aes(product, stotal, fill= NULL, label = stotal), data=stots, size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position = "stack") +
  geom_text(aes(product, total, fill= NULL, label = total, fontface=2), data=tots, size = 4, hjust = 0.5, vjust = -0.5, position = "stack") 

Я сделал это (и изменил шрифт на 2, чтобы общее число было жирным)

Adding the cumulative sum per delivery inside

Pretty much the same trick, but aggregating the tots data before. I did it by doing arrange and mutate on top of summarise, and precising delivery in the group_by.

tots2 = df %>%
  group_by(region, product, delivery) %>%
  summarise(total=sum(price)) %>% 
  arrange(desc(delivery)) %>% 
  mutate(cumtot=cumsum(total))
df %>%
  ggplot(aes(product, y = price, fill = delivery)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  facet_grid(.~region, switch = "x") +
  geom_text(aes(product, total, fill= NULL, label = cumtot), data=tots2, size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position = "stack") 

Output:

Cumulative sum

I calculated the cumulated price before plotting it like this:

df %>%
  group_by(region, product) %>%
  arrange(desc(delivery)) %>% 
  mutate(cum_price = cumsum(price)) %>% 
  ggplot(aes(product, y = price, fill = delivery)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  facet_grid(.~region, switch = "x") +
  geom_text(aes(label = cum_price), size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position = "stack") 

The arrangeis added to ensure your sum is cumulated in the same order as your plot.

Result is the following:

введите описание изображения здесь