如何在ggplot中仅绘制变量单一变体的百分比

问题核心是你搞反了计算百分比和过滤数据的顺序：如果先过滤出Round再计算占比，每个发音方式（Manner）分组里只剩Round这一类，自然会显示100%；你需要先基于完整数据算出Round在对应Manner中的占比，再过滤出Round的数据绘图。

具体步骤（用dplyr+ggplot2实现） #

假设你的原始数据是response_data，包含列：Manner（发音方式）、Shape（形状）、Count（响应计数）（如果是原始响应数据，每个行对应一个参与者的选择，代码会稍有不同）。

1. 先计算各发音方式下的相对百分比
   基于完整数据，按Manner分组，计算每个Shape的占比：

   library(dplyr)
   library(ggplot2)
   
   # 处理汇总计数数据的情况
   calculated_data <- response_data %>%
     group_by(Manner) %>%
     # 计算每个Shape在对应Manner中的百分比
     mutate(Percentage = Count / sum(Count) * 100) %>%
     ungroup()
   
   # 如果是原始响应数据（每行是一个参与者的选择），用这段代码计算
   # calculated_data <- response_data %>%
   #   group_by(Manner, Shape) %>%
   #   summarise(Count = n(), .groups = "drop") %>%
   #   group_by(Manner) %>%
   #   mutate(Percentage = Count / sum(Count) * 100) %>%
   #   ungroup()
   

2. 过滤出Round形状的数据
   这一步再筛选出你需要的Round行，此时Percentage是基于原分组的正确占比：

   round_only_data <- calculated_data %>%
     filter(Shape == "Round")
   

3. 绘制分面柱状图（保留原有结构）
   用过滤后的数据集绘图，就能得到正确的Round占比，且只显示Round的柱形：

   ggplot(round_only_data, aes(x = Manner, y = Percentage)) +
     geom_col(fill = "#619CFF") + # 可自定义颜色
     facet_wrap(~Manner, scales = "free_x") + # 保持原有分面布局
     labs(x = "发音方式", y = "Round形状响应百分比")
   

为什么之前的方法不行？ #

当你先filter(Shape == "Round")再计算百分比时，group_by(Manner)后每个分组里只有Round这一个类别，sum(Count)就是Round的计数本身，所以Count/sum(Count)结果为1（即100%），这不是你需要的基于原完整分组的相对频率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thelazyastronut