如何在R中绘制按性别拆分的收入Top20职业堆叠条形图

步骤说明 #

• 首先保留原有逻辑筛选出的收入Top20职业，确保和之前的统计范围一致
• 基于筛选出的20个职业，计算每个职业不同性别的平均收入
• 调整数据格式后直接用barplot生成堆叠条形图

完整可运行代码（兼容你原有基础绘图逻辑） #

# 原有逻辑：计算各职业平均收入，筛选Top20
pay <- tapply(exp$INC, exp$OCC, mean)
toppay <- sort(pay, decreasing = TRUE)[1:20]

# 新增1：提取Top20职业列表，过滤原数据集
top_occs <- names(toppay)
exp_top <- exp[exp$OCC %in% top_occs, ]

# 新增2：计算分职业分性别的平均收入，按原收入高低排序
pay_by_sex <- tapply(exp_top$INC, list(exp_top$OCC, exp_top$SEX), mean)
# 匹配Top20职业的排序，避免条形顺序错乱
pay_by_sex <- pay_by_sex[match(top_occs, rownames(pay_by_sex)), ]
# 可选：缺失值补0，避免某职业无对应性别数据时报错
pay_by_sex[is.na(pay_by_sex)] <- 0

# 绘制堆叠横向条形图
barplot(t(pay_by_sex), # 转置矩阵，保证每个职业对应一个堆叠条形
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        main = "Top 20最高收入职业分性别平均收入",
        xlab = "家庭总收入",
        col = c("#f8766d", "#00bfc4"), # 可自定义性别对应颜色
        horiz = TRUE,
        legend.text = colnames(pay_by_sex), # 自动读取性别值做图例
        args.legend = list(x = "bottomright", cex = 0.8)) # 调整图例位置大小

可选ggplot2实现（样式调整更灵活） #

如果你已经安装了ggplot2和dplyr包，也可以用以下代码实现：

library(ggplot2)
library(dplyr)

# 统计分职业分性别的平均收入
exp_stat <- exp %>%
  filter(OCC %in% top_occs) %>%
  group_by(OCC, SEX) %>%
  summarise(avg_inc = mean(INC), .groups = "drop") %>%
  # 按收入高低给职业排序，保证图表顺序和原有逻辑一致
  mutate(OCC = factor(OCC, levels = rev(top_occs)))

# 绘制堆叠条形图
ggplot(exp_stat, aes(x = avg_inc, y = OCC, fill = SEX)) +
  geom_col(position = "stack") +
  labs(title = "Top 20最高收入职业分性别平均收入", x = "家庭总收入", y = "职业") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 6))

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