Борьба с созданием гистограммы с накоплением в ggplot2

Я думаю, вы можете попробовать использовать geom_rect, который принимает минимальное и максимальное значения как для y, так и для x. Мы можем получить значения ymin и ymax, сгруппировав данные по ключу и квартилю, создав минимальные и максимальные переменные, отсортировав по ключу и квартилю, а затем используя срез, чтобы взять только первую строку каждой группы. Нам также понадобится числовое значение x, чтобы это работало, поэтому мы делаем Key факторной переменной.

df <- data %>%
        group_by(Key, Quartile) %>%
        mutate(min = min(Percent), max = max(Percent)) %>%
        arrange(Key, Quartile) %>%
        slice(1) %>%
        select(Key, Quartile, min, max) %>%
        ungroup() %>%
        mutate(Key = factor(Key))

Набор данных выглядит так.

  Key     Quartile   min   max
  <fct>   <fct>    <dbl> <dbl>
1 10 Year 1         3.69  3.71
2 10 Year 2         3.76  3.80
3 10 Year 3         3.81  3.82
4 10 Year 4         3.82  3.86
5 30 Year 1         3.74  3.83
6 30 Year 2         3.86  3.90
7 30 Year 3         3.93  3.98
8 30 Year 4         4.06  4.06

Обратите внимание, что максимум одного квартиля не совпадает с минимумом следующего квартиля, поэтому это приведет к пробелам в графике. Кроме того, вы увидите, что 30-летний квартиль 4 имеет одинаковое значение для минимума и максимума, поэтому это не будет отображаться на графике. Отрегулируйте их соответствующим образом, если вам нужно, чтобы графики отображались непрерывно.

Поскольку мы превратили Key в фактор, если вы используете as.numeric() для Key, мы получим значения 1 и 2 в этом примере. Таким образом, мы корректируем ширину прямоугольника, добавляя и вычитая постоянное значение. Здесь я использовал 0,25. Мы используем scale_x_continuous для добавления меток, связанных с ключом.

ggplot(df) +
    geom_rect(aes(xmin = (as.numeric(Key) -0.25), xmax = (as.numeric(Key) + 0.25), ymin = min, ymax = max, fill = Quartile)) +
    scale_x_continuous(breaks = seq(from = min(as.numeric(df$Key)), to = max(as.numeric(df$Key))), labels = unique(df$Key)) +
    theme_bw() +
    theme(panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank())

Я надеюсь, что это приблизилось к тому, что вы ищете.

Вы можете обобщить свой набор данных, чтобы найти медиану и диапазон Percent в пределах Key и Quartile, и передать их в geom_tile() с сопоставлением Quartile с fill.

Обратите внимание, что 4-й квартиль для 30-летнего периода имеет диапазон 0. Вы можете убедиться, что он все еще отображается, также сопоставив Quartile с color. Это добавит границу к вашим плиткам, которая по-прежнему будет отображаться как горизонтальная линия, когда диапазон равен 0.

data <- data %>%
  group_by(Key, Quartile) %>%
  summarize(
    yrange = max(Percent) - min(Percent),
    Percent = median(Percent), 
    .groups = "drop"
  )

ggplot(data) +
  geom_tile(
    aes(Key, Percent, width = .9, height = yrange, fill = Quartile, color = Quartile),
    size = 1
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "RdBu", aesthetics = c("fill", "color")) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "bottom")