如何在geom_jitter绘图中添加显示数据点数量的文本标签？

我用ggplot绘制了一幅geom_jitter图，x轴是分类变量，y轴是连续变量。想在每个x轴类别对应的y轴最大值上方，标注该类别包含的数据点总数（也就是table(my_df$my_categorical_var)的输出结果）。

我尝试的代码：

+geom_text(aes(x= my_categorical_var), y= max(my_continuous_var), label=as.vector(my_df$my_categorical_var))

运行后报错：

Error in `geom_text()`:
! Problem while computing aesthetics.
ℹ Error occurred in the 2nd layer.
Caused by error in `check_aesthetics()`:
! Aesthetics must be either length 1 or the same as the data
  (20996)
✖ Fix the following mappings: `label`

报错提示要么为每个标签单独创建geom_text，要么给数据框加新列存目标数值，但我想找更简便的实现方法。期望效果是每个类别顶部带有数据点数量的标签。

方法1：用stat_summary直接计算标注 #

stat_summary能在ggplot内部按x轴分类自动计算统计量，不用额外处理数据框，直接生成标签：

ggplot(my_df, aes(x = my_categorical_var, y = my_continuous_var)) +
  geom_jitter() +
  stat_summary(
    fun.y = max,  # 提取每个类别的y轴最大值
    fun.ymax = function(y) max(y) * 1.05,  # 把标签放在最大值上方5%的位置，避免和散点重叠
    geom = "text",
    aes(label = after_stat(n)),  # after_stat(n)就是该类别的数据点总数
    size = 4
  )

方法2：用dplyr快速生成统计数据后标注 #

如果觉得stat_summary不够直观，用dplyr一行代码生成每个类别的最大值和样本量，再传给geom_text：

library(dplyr)

ggplot(my_df, aes(x = my_categorical_var, y = my_continuous_var)) +
  geom_jitter() +
  geom_text(
    data = my_df %>% 
      group_by(my_categorical_var) %>% 
      summarise(y = max(my_continuous_var) * 1.05, count = n()),
    aes(y = y, label = count),
    size = 4
  )

这种方式灵活性更高，方便调整标签的位置和样式。

方法3：统一位置标注（简单快捷） #

如果不需要严格对应每个类别的y轴最大值，只是想在每个类别上方统一位置标注数量，可以用stat_count：

ggplot(my_df, aes(x = my_categorical_var, y = my_continuous_var)) +
  geom_jitter() +
  stat_count(
    geom = "text",
    aes(label = after_stat(count)),
    y = max(my_df$my_continuous_var) * 1.1,  # 固定在全局最大值上方10%处
    size = 4
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pau Clavell-Revelles