如何在新版ggplot2中控制直方图堆叠顺序，呈现正确数据占比？

我明白你的问题了——你用堆叠直方图的时候，虽然Private=Yes的学校总数（565）远多于Private=No（212），但因为No类别的学校集中在少数几个本科生人数（F.Undergrad）区间，导致视觉上No的填充区域看起来反而更突出，这确实会误导人。旧版ggplot2的默认行为可能和新版不同，但我们可以通过调整图表类型或参数来修正这个问题。

下面是几种可行的解决方案：

1. 并排直方图（直接对比每个区间的数量） #

使用position="dodge"让两个类别的直方图在每个区间并排显示，这样你可以直接看到每个区间内Yes和No的具体数量差异，不会因为堆叠导致视觉混淆：

library(ISLR)
library(ggplot2)
library(dplyr)

df <- College
ggplot(df, aes(F.Undergrad, fill = Private)) +
  geom_histogram(bins = 50, color = 'black', alpha = 0.5, position = "dodge") +
  theme_bw()

2. 分面显示（独立呈现每个类别的分布） #

通过facet_wrap将两个类别拆分成独立的子图，这样每个子图的高度直接对应该类别的计数，能清晰体现Yes类别总数更多的特点：

ggplot(df, aes(F.Undergrad, fill = Private)) +
  geom_histogram(bins = 50, color = 'black', alpha = 0.5) +
  facet_wrap(~Private) +
  theme_bw()

3. 按比例堆叠（正确呈现整体占比） #

如果还是想保留堆叠样式，但要让视觉占比匹配实际数量比例，可以将y轴设置为整体比例，这样Yes类别的填充面积会占整体的_73%，No占27%，完全符合实际统计结果：

ggplot(df, aes(F.Undergrad, fill = Private)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density.. * ..width..), bins = 50, color = 'black', alpha = 0.5, position = "stack") +
  ylab("Proportion") +
  theme_bw()

其中..density.. * ..width..的作用是将密度转换为每个区间的比例，确保整个堆叠图的总面积为1，每个类别的面积占比等于其在数据集中的数量占比。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mkunkel