ggplot2とRとのパレート図を作成します

Question

私はggplot2パッケージを使用してRでパレートチャートを行う方法で苦労されています。棒グラフまたはヒストグラムを作成する際に多くの場合、我々は、X軸で並べ替えアイテムをしたいです。パレート図では、アイテムは、Y軸の値で降順注文したいと思います。 Y軸の値で注文した商品をプロットするggplotを取得する方法はありますか？私は、最初のデータフレームをソートしようとしたが、それらを並べ替えggplotようです。

例：

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")

データフレームのvalは、ソートされたが、出力は次のようになりますされます：

の
<サブ>（ソース： cerebralmastication.comする）

ハドレーが正しく、これは実績を示すためにはるかに優れたグラフィックを生成することを指摘した対予測します：

ggplot(val, aes(State, Value)) + geom_bar(stat = "identity", subset = .(variable == "estimate"), fill = "grey70") + geom_crossbar(aes(ymin = Value, ymax = Value), subset = .(variable == "actual"))

返します：

の
<サブ>（ソース： cerebralmastication.comする）

しかし、それはまだパレート図ではありません。任意のヒント？

Answer 1

ggplot2のバーが要因でレベルの順序で並べられています。

val$State <- with(val, factor(val$State, levels=val[order(-Value), ]$State))

Answer 2

のサブセットと、あなたのデータをソートする;

valact <- subset(val, variable=='actual')
valsort <- valact[ order(-valact[,"Value"]),]

そこから上に非常に手動累積機能を持つだけで標準boxplot()です

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's that?") 
lines(bp, cumsum(valsort[,"Value"])/sum(valsort[,"Value"]), 
      ylim=c(0,1.05), col='red') 
axis(4)
box() 
par(op)

のようになりますどの

の
<サブ>（ソース： eddelbuettel.com の）

とlines()は喜んで初期プロットに注釈を付けるとそれもoverplottingトリックを必要としません。

Answer 3

ggplot2における伝統的なパレート図.......

読書後に開発 カノ、E. L.、Moguerza、J. M.、＆Redchuk、A.（2012）。 R.とシックスシグマ（G.ロバート、K. Hornik、＆G.パルミジャーニ、編）スプリンガー。

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))

Answer 4

簡単な例：

 > 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)が正しく物事を行います。

ggplot相当 "である必要があります"：qplot(x=names(data), y=data, geom='bar')

しかし、それは間違って並べ替え/アルファベット順にバーをソート...それはlevels(factor(names(data)))を注文される方法だからです。

ソリューション：qplot(x=factor(names(data), levels=names(data)), y=data, geom='bar')

ふぅ！

Answer 5

また、関数pareto.chart()を持つパッケージ QCC のを参照してください。それはあまりにも基本グラフィックスを使用するように見えるので、ggplot2-ソリューションのためのあなたの恵みを開始： - ）

Answer 6

、物事を簡単にするためにちょうど唯一の見積もりを検討してみましょう。

estimates <- subset(val, variable == "estimate")

StatesはValueの順にプロットされているように、

まず、我々は、因子レベルを並べ替えます。

estimates$State <- with(estimates, reorder(State, -Value))

同様に、我々は、データセットの順序を変更し、累積値を計算する。

estimates <- estimates[order(estimates$Value, decreasing = TRUE),]
estimates$cumulative <- cumsum(estimates$Value)

今、私たちは、プロットを描画する準備が整いました。ラインを取得し、同じ軸上のバーにするトリックは、数値であることを状態変数（因子）を変換することです。

p <- ggplot(estimates, aes(State, Value)) + 
  geom_bar() +
  geom_line(aes(as.numeric(State), cumulative))
p

右隣同士に2つの変数グループの2つのパレートプロットを描画しようとすると、質問で述べたように、非常に簡単ではありません。あなたが複数のパレートプロットをしたい場合は、おそらく、面取りを使用したほうが良いと思います。

Answer 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
}