在ggplot2中绘制按舱位-性别分组的存活率百分比柱状图

要实现每个（舱位-性别）分组的存活率百分比柱状图，有两种常用方法，以下是具体实现：

方法1：先分组计算存活率，再绘图 #

这种方式逻辑清晰，先通过数据预处理得到每个分组的存活率，再用ggplot绘制柱状图：

# 计算每个(Pclass, Sex)分组的存活率
survival_rates <- titanic %>%
  group_by(Pclass, Sex) %>%
  summarize(survival_pct = mean(Survived == "1") * 100, .groups = "drop")

# 绘制并列柱状图
survival_rates %>%
  ggplot(aes(x = Pclass, y = survival_pct, fill = Sex)) +
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.9)) +
  labs(y = "存活率(%)", title = "不同舱位与性别的存活率") +
  theme_minimal()

• 说明：group_by(Pclass, Sex)按舱位和性别分组；mean(Survived == "1")计算分组内存活比例（逻辑值TRUE对应1、FALSE对应0，均值即为存活占比），乘以100转为百分比；.groups = "drop"用于取消分组状态，避免后续绘图出现警告。

方法2：直接在ggplot中计算并绘图 #

如果不想提前预处理数据，可以直接在ggplot中通过内置统计函数实现：

用stat_summary实现 #

titanic %>%
  ggplot(aes(x = Pclass, fill = Sex)) +
  stat_summary(
    aes(y = as.numeric(Survived) - 1),
    fun = function(x) mean(x) * 100,
    geom = "col",
    position = position_dodge(width = 0.9)
  ) +
  labs(y = "存活率(%)", title = "不同舱位与性别的存活率") +
  theme_minimal()

用geom_bar调整参数实现 #

titanic %>%
  ggplot(aes(x = Pclass, fill = Sex)) +
  geom_bar(
    aes(y = (after_stat(prop)) * 100),
    stat = "count",
    position = position_dodge(width = 0.9),
    aes(weight = as.numeric(Survived) - 1)
  ) +
  labs(y = "存活率(%)", title = "不同舱位与性别的存活率") +
  theme_minimal()

• 说明：as.numeric(Survived) - 1将因子类型的Survived（"0"和"1"）转为数值0和1；通过fun = mean或weight参数，让ggplot基于分组内数据计算存活比例，再转为百分比。

你之前的方法无效的原因 #

你使用titanic$Survived调用的是整个数据集的Survived列，而非当前分组内的子集，因此计算的是总存活数与分组人数的比值，而非分组内的存活率。上述方法均基于分组内数据计算，能得到正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noflik