如何以某变量为X轴绘制另一变量取值占比的柱状图？

问题根因与解决办法 #

你遇到的三个问题核心是直接使用原始行级数据绘图，没有提前做分组汇总，同时函数参数映射不匹配：

问题1：Y轴显示计数而非占比 #

你使用stat='identity'时，ggplot会直接对每个肤色组的Elected字段求和，得到的是当选人数而非占比，需要先按肤色分组计算每组的当选比例：

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 预处理：保留1-11所有肤色刻度，计算每个肤色的当选占比
summary_data <- data %>%
  # 补全1-11所有肤色值，无数据的组默认Elected为0
  tidyr::complete(SkinTone = 1:11, fill = list(Elected = 0)) %>%
  group_by(SkinTone) %>%
  # 平均值即当选占比（Elected为0/1哑变量）
  summarise(elect_pct = mean(Elected), .groups = "drop")

问题2：出现黑色块 #

你设置了col="black"给条形加黑色边框，同时用原始行级数据绘图时，每个观测值会作为单独的小条形堆叠，大量小边框挤压重叠就形成了黑色块，使用汇总后的数据绘图，每个肤色仅对应1个条形，即可解决该问题。

问题3：geom_density报错 #

geom_density()是用来绘制单变量的分布密度，默认仅需要X轴映射，不需要传入Y轴参数。如果你需要展示当选比例的变化趋势，使用适配双变量映射的geom_smooth()即可，不会出现映射报错。

完整可运行代码 #

ggplot(data = summary_data, mapping = aes(x = SkinTone, y = elect_pct)) +
  geom_bar(stat='identity',
           fill="yellow",
           col="black",
           width=1,
           alpha=.2) +
  # 可选：添加平滑趋势线
  geom_smooth(se = FALSE, color = "darkred", linewidth = 1) +
  coord_cartesian(xlim = c(0.5,11.5)) +
  scale_x_continuous(breaks = 1:11,
                     expand = expansion(add = .5)) +
  # Y轴格式化为百分比更符合需求
  scale_y_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0,1)) +
  labs(title="Skin Tone Electoral Success Barplot", x="Skin Tone", y="Percentage of Candidates Elected")

注意：你原代码中X轴映射的Tone与数据集列名SkinTone不一致，需修正为实际列名避免报错。

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