求助：按就业组计算毕业/未毕业占比并绘图的代码修正

问题核心 #

现有代码未按毕业状态（grad）拆分占比，需调整为：在每个就业类别（0/1/2）中，统计种族、性别、年份组内毕业与未毕业人群的占比（每组内毕业/未毕业占比总和为100%）。

修正后的完整代码 #

library(tidyverse)

# 数据预处理：转换因子并整理格式
test2 <- test %>% 
  mutate(
    genderf = factor(2 - gender, labels = c("female", "male")),
    racef = factor(race, labels = c("white", "black", "hispanic", "otherrace")),
    yrf = factor(yr, labels = c("class '11", "class '15")),
    gradf = factor(grad, labels = c("未毕业", "毕业"))
  ) %>% 
  # 仅将性别/种族/年份转为长格式，保留毕业状态和就业类别
  pivot_longer(cols = c(genderf, racef, yrf), names_to = "group", values_to = "var") %>% 
  select(group, var, gradf, employ)

# 按要求计算百分比：组内按毕业状态拆分
test3 <- test2 %>% 
  group_by(group, var, employ) %>% 
  mutate(group_total = n()) %>% 
  group_by(group, var, employ, gradf) %>% 
  summarize(percent = round(100 * n() / group_total[1], 1), .groups = "drop") %>% 
  filter(!is.na(var))

# 生成可视化图表
ggplot(test3, aes(x = percent, y = var, fill = gradf)) +
  geom_col(orientation = "y", width = .9, position = "stack") +
  facet_grid(group ~ employ, scales = "free", space = "free_y") +
  labs(title = "按毕业状态拆分的就业人口统计",
       y = "",
       x = "百分比",
       fill = "毕业状态") +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    strip.text.y = element_blank()
  )

关键修改说明 #

1. 数据整理逻辑调整：仅将性别、种族、年份转为长格式分组维度，保留毕业状态和就业类别作为分析维度，避免原代码中误将毕业状态当作分组项的问题。
2. 百分比计算修正：先按「分组维度+就业类别」统计总人数，再按毕业状态细分计算占比，确保每组内毕业/未毕业占比总和为100%，符合需求要求。
3. 可视化优化：用堆叠柱状图展示毕业状态的占比拆分，通过fill映射明确区分两组，调整图例位置提升可读性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者a_todd12