为什么相同的 ggplot2 代码创建具有不同标签的图？

Question

我是 R 编程的新手，刚刚在 Rstudio 上完成了我的第一个数据分析项目。这是我关于 Stack Overflow 的第一个问题，我不确定这些细节是否足够。如果有更多经验的人指导，我很乐意进行编辑。我是否应该更改数据框和/或变量的名称以使其更容易？

问题：两周前，我使用以下代码创建了一个带有 % 标签的图，反映了会员与休闲。附上图片来说明这一点。

显示会员与休闲百分比值的条形图：

惊讶地看到现在使用相同代码创建的图，其中 % 值是月份而不是会员/临时。

按月显示百分比值的条形图：

Divvy22_clean %>% 
  group_by(start_mth, member_casual) %>% 
  dplyr::summarise(count = n()) %>% 
  mutate(percent = count/sum(count)*100) %>% 
  ggplot(aes(start_mth, count, fill = member_casual)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 900000), expand = c(0, 0)) + 
  labs(x = "Months, 2022", y = "Total Rentals", 
       title = "Ride Distribution by Month and Membership Type")+
  facet_wrap(~member_casual)

如果你需要模拟这个问题，我希望下面的代码能帮助你：

set.seed(123) 

start_mth <- rep(c("Jan", "Feb", "Mar"), each = 2)
member_casual <- rep(c("member", "casual"), times = 3)
count <- round(runif(6, 0, 900000))
Divvy_example <- data.frame(start_mth, member_casual, count)

# Calculate percentages
Divvy_example <- Divvy_example %>% 
  group_by(start_mth, member_casual) %>% 
  mutate(percent = count/sum(count) * 100)

# Plot 
ggplot(Divvy_example, aes(start_mth, count, fill = member_casual)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 900000), expand = c(0, 0)) + 
  labs(x = "Months, 2022", y = "Total Rentals", 
       title = "Ride Distribution by Month and Membership Type") +
  facet_wrap(~member_casual)

还有，我前两天已经把R更新到最新版本了。这是我所做的唯一改变。此外，另一个可能相关的细节是，当此代码在 RStudio 中创建第一个具有成员/临时值的图时，它正在 Kaggle 上创建具有按月百分比值的图，就像它现在在更新的 R Studio 上所做的一样.

我正在尝试了解有关 R 的更多信息。了解导致这种不一致的原因以及如何按成员/临时成员获取具有 % 值的图表将非常有帮助。感谢您的帮助！

我试图理解这种不一致背后的原因，因为这段代码在过去一个月里已经运行了好几次。语法是否受 R 更新版本的影响，如果发生这种情况，有什么方法可以避免？还是有其他原因导致我遇到这种不一致？

Answer 1

这是一些显示问题的模拟数据（问题出在创建

summarise

的

count

部分，所以在计算之前从一些新数据开始）。

在复制第二个计算错误的图表的顶部图表中，

.groups = "drop"

参数然后具有未分组的输出。带有

.groups = "drop_last"

的第二张图删除了

member_casual

分组，然后通过

start_mth

计算百分比，我认为这是你打算做的？这些默认值可能在你的两个图表的运行之间发生了变化，所以如果你特别声明

.groups = "drop_last"

那么这将保持一致。

library(tidyverse)

df <-
  tibble(
    start_mth = sample(
      month.abb,
      size = 1000,
      replace = TRUE,
      prob = c(1:6, 6:1)
    ),
    member_casual = sample(
      c("member", "casual"),
      1000,
      replace = TRUE
    )
  ) |> 
  mutate(start_mth = factor(start_mth, levels = month.abb))

df |> 
group_by(start_mth, member_casual) %>% 
  summarise(count = n(), .groups = "drop") %>% 
  mutate(percent = count/sum(count)*100) %>% 
  ggplot(aes(start_mth, count, fill = member_casual)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
  scale_y_continuous(expand = expansion(add = c(0, 10))) + 
  labs(x = "Months, 2022", y = "Total Rentals", 
       title = "Ride Distribution by Month and Membership Type")+
  facet_wrap(~member_casual)

df |> 
group_by(start_mth, member_casual) %>% 
  summarise(count = n(), .groups = "drop_last") %>% 
  mutate(percent = count/sum(count)*100) %>% 
  ggplot(aes(start_mth, count, fill = member_casual)) + 
  geom_col(position = "stack") + 
  geom_text(aes(label = paste0(round(percent), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
  scale_y_continuous(expand = expansion(add = c(0, 10))) + 
  labs(x = "Months, 2022", y = "Total Rentals", 
       title = "Ride Distribution by Month and Membership Type")+
  facet_wrap(~member_casual)