R: ggplot2中的相对频率分类数据

Question

我在Rstudio工作。

使用ggplot2，我试图形成一个图，其中我有一个分类变量的频率(购买股票的数量)，每个类别(有5个类别)。例如，A类的成员可能比D类的成员更频繁地购买1股。

我现在有了一个计件图。但是，因为一个类别比其他类别大得多，所以您对其他类别中的n类股票没有一个很好的了解。

计件图的代码如下：

#ABS. DISTRIBUTION SHARES/CATEGORY
ggplot(dat, aes(x=Number_share, fill=category)) +
  geom_histogram(binwidth=.5, alpha=.5, position="dodge")

图中的结果是：https://imgur.com/a/e4k94

因此，我计划制作一个图，在这里，您有一个相对于它们的类别的分布，而不是绝对计数。

我计算了每个类别的相对频率：

library(MASS)
categories = dat$category
categories.freq = table(categories)
categories.relfreq = categories.freq / nrow(dat)
cbind(categories.relfreq)

categories.relfreq 博文1 0.002708692 博文2 0.015020931 E&B 0.037182960 Ecopower 1 0.042107855 Ecopower 2 0.029549372 Ecopower 3 0.873183945

我不知道如何绘制一个图，其中一个股票号码收购的频率相对于类别而言是，而不是绝对的。有人能帮我吗？

Answer 1

我想你要找的是这个

ggplot(dat, aes(x=Number_share, fill=category)) +
  geom_bar(position="fill")

这将在彼此之上堆叠类别，position="fill"参数将给出相对计数

Answer 2

我发现这个问题非常相似：Histogram with weights in R基本上是因为柱状图的默认用法是在y轴上使用计数，而我想使用hist(freq=TRUE)，或者在ggplot: ggplot_histogram(y= ..density.)的情况下。