如何标记ggridges包中每个bin的计数？

Question

我有一个模拟NFL赛季的数据框架，有两列:团队和排名。我正在尝试使用ggridges来制作每个团队在每个等级的频率分布图，从1到10。我可以让这个图正常工作，但我想要显示每个bin中每个团队/等级的计数。到目前为止，我还没有成功。

   ggplot(results, 
       aes(x=rank, y=team, group = team)) +
   geom_density_ridges2(aes(fill=team), stat='binline', binwidth=1, scale = 0.9, draw_baseline=T) +
   scale_x_continuous(limits = c(0,11), breaks = seq(1,10,1)) +
   theme_ridges() +
   theme(legend.position = "none") +
   scale_fill_manual(values = c("#4F2E84", "#FB4F14",  "#7C1415", "#A71930", "#00143F", "#0C264C", "#192E6C", "#136677", "#203731"), name = NULL)

它创建了这个图：

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我尝试在这一行中添加计数，以将计数添加到每个bin中，但它不起作用。

   geom_text(stat='bin', aes(y = team + 0.95*stat(count/max(count)),
                         label = ifelse(stat(count) > 0, stat(count), ""))) +

不是确切的数据集，但这至少应该足以运行原始绘图：

   results = data.frame(team = rep(c('Jets', 'Giants', 'Washington', 'Falcons', 'Bengals', 'Jaguars', 'Texans', 'Cowboys', 'Vikings'), 1000), rank = sample(1:20,9000,replace = T))

Answer 1

Neilfws的答案很好，但是我总是发现在这种情况下很难使用geom_ridgeline，所以我通常用geom_rect重新创建它们。

library(dplyr)

results %>%
  count(team, rank) %>%
  filter(rank<=10) %>%
  mutate(team=factor(team)) %>%
  ggplot() +
  geom_rect(aes(xmin=rank-0.5, xmax=rank+0.5, ymin=team, fill=team,
                ymax=as.numeric(team)+n*0.75/max(n))) +
  geom_text(aes(x=rank, y=as.numeric(team)-0.1, label=n)) +
  theme_ridges() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_fill_manual(values = c("#4F2E84", "#FB4F14",  "#7C1415", "#A71930", 
                               "#00143F", "#0C264C", "#192E6C", "#136677", 
                               "#203731"), name = NULL) +
  ylab("team")

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我特别喜欢我从geom_rect得到的精细控制级别，而不是脊线。但是你确实错过了围绕每条脊线绘制的漂亮的边界线，所以如果这很重要，那么就使用另一个答案。

Answer 2

如何计算每个bin的计数，连接到原始数据，并使用新变量n作为标签？

library(dplyr) # for count, left_join

results %>% 
  count(team, rank) %>% 
  left_join(results) %>% 
  ggplot(aes(rank, team, group = team)) +
  geom_density_ridges2(aes(fill = team), 
                       stat = 'binline', 
                       binwidth = 1, 
                       scale = 0.9, 
                       draw_baseline = TRUE) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 11), 
                     breaks = seq(1, 10, 1)) +
  theme_ridges() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_fill_manual(values = c("#4F2E84", "#FB4F14",  "#7C1415", "#A71930", "#00143F",
                               "#0C264C", "#192E6C", "#136677", "#203731"), name = NULL) +
  geom_text(aes(label = n), 
            color = "white", 
            nudge_y = 0.2)

结果：

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