如何根据定量变量绘制分类变量的频率

Question

我需要你的帮助来解决一个小问题。对于硕士项目，我需要根据年龄（以天为单位）绘制鸟类行为的频率。 不幸的是，我无法提供所有数据，因为它是机密的，但我可以给你我正在尝试做的例子：

• 我有 7 种不同类型的行为：活跃、进食等...
• 我有一个被标记的个体池，并且我有年龄范围从 0 到 1500 天的数据（根据标记日期）。

我需要做的是看看对于给定的年龄，某种行为是否会更频繁，并将其绘制出来。

我尝试了几种不同的方法，比如我在网站上找到的这个方法： 首先，我尝试计算每个年龄段的行为频率：

 df %>%
 group_by(agesincetaggingdays, behaviors) %>%
 summarise(n = n()) %>%
 mutate(freq = n / sum(n))

这给了我：

 agesincetaggingdays behaviors     n     freq
             <dbl> <chr>     <int>    <dbl>
  1                   0 Active        5 0.000410
  2                   0 Feeding      49 0.0724 

基本上，输出给了我所有个体中每个年龄段的行为频率。

现在我想知道如何提取这些频率并用它为每种行为绘制图表。 我再次举我之前的例子：

如果我想根据年龄查看鸟类的活跃程度，我必须提取所有年龄段活跃行为的所有频率，然后在 y 轴上绘制行为频率，在 x 轴上绘制年龄.

有办法做到这一点吗？如果您想要更精确，请不要犹豫。

谢谢你！

Answer 1

如果我理解正确的话，则无需提取任何内容 - 您使用的代码已经为您提供了一个数据框，可以将其传递给

ggplot()

来绘制图表。

我创建了一些虚拟数据来说明工作流程。当然，您可能想选择适合您需求的绘图类型（我使用下面的堆积面积图）。

library(tidyverse)

# create sample data
df <- tibble(
  behavior = sample(letters[1:5], size = 1e6, replace = TRUE),
  age = sample(0:1500, size = 1e6, replace = TRUE)
)

# compute shares
df <- df |> 
  count(age, behavior) |> 
  mutate(share = n / sum(n),
         .by = age)

# plot
ggplot(df) +
  geom_area(aes(age, share, fill = behavior))

^{创建于 2023-10-21，使用 reprex v2.0.2}