如何用ggplot2绘制分组相对频率柱状图？

问题背景 #

两组文本论点数量对比，因样本量差异，需展示每组内论点数量的相对频率，而非绝对计数，避免手动计算频率的繁琐。

示例数据：

df <- data.frame(c("A","A","A","B","B","B","B","B","B"),c(1,1,2,0,1,1,1,2,2))
colnames(df) = c("group","count")

原代码生成绝对计数柱状图，不符合需求：

ggplot(df,aes(fill=group,x=count)) + geom_bar(position="dodge")

方案一：用dplyr预处理计算相对频率 #

借助tidyverse的dplyr工具自动按组计算相对频率，无需手动统计：

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 按group分组，计算每组内各count的相对频率
df_freq <- df %>%
  group_by(group) %>%
  count(count) %>%
  mutate(relFreq = n / sum(n)) %>%
  ungroup()

# 绘制分组相对频率柱状图
ggplot(df_freq, aes(x = factor(count), y = relFreq, fill = group)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(x = "论点数量", y = "相对频率") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) # 可选：将y轴转为百分比显示

• group_by(group)指定按组计算范围
• count(count)统计每组内各论点数量的出现次数
• mutate(relFreq = n / sum(n))计算每组内的相对频率
• x = factor(count)确保x轴为离散型，解决连续轴问题

方案二：直接在ggplot中实现（无需预处理） #

通过调整geom_bar的统计变换逻辑，直接生成相对频率：

library(ggplot2)

ggplot(df, aes(x = factor(count), fill = group)) +
  geom_bar(aes(y = after_stat(count / sum(count))), 
           position = "dodge", 
           stat = "count") +
  labs(x = "论点数量", y = "相对频率") +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent)

• after_stat(count / sum(count))：利用ggplot的统计变换，在完成每组计数后，自动计算组内相对频率
• stat = "count"保留计数逻辑，再通过after_stat转换为比例
• factor(count)强制x轴为离散型，避免连续轴问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者paboe