R Ggploy()+geom_ol()：使用变量确定列宽

我找到了两种方法:

首先，这里描述的是geom_col版本:Is it possible to have variable width of bars in geom_col?

# Let df be the output of you data wrangling pipe

ggplot(df, aes(x = Classification, 
               y = Percent_Survived, 
               width = Total_In_Class/600)) +
  geom_col() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = -90, vjust = -.05))

请注意width美学.除以的数字应该将结果数字zoom 到0到1之间，因为这在一定程度上是在x轴以下标签的间距范围内.如果width是百分之一，那么所有x轴的刻度都将被curl 到中间的一个看似单一的点中，因为它们的距离(1-ish)相对于矩形的宽度(width-ish)很小.

但是，尽管如此，我对结果还是不太满意.这不是我们想要的，对吧？我们希望相邻的矩形整齐地排列.我发现这种情节叫mosaic plot.我喜欢把它们想象成具有公制x and y美学映射的矩形，例如它们的面积同时显示了关于两个变量的东西.在版本A geom_col只能有一个度量映射的情况下，另一个必须是绝对的.

而ggploy则有ggmosaic个.关键区别是:我们不能输入已有tally()个数据，因为它在内部进行计数(就像geom_bar可以做的那样).因此，我们将回到最初的泰坦尼克号数据集.

首先，演示更"成比例"的矩形:(从字面上取自?geom_mosaic个帮助示例).

library(ggmosaic)
ggplot(titanic) +
  geom_mosaic(aes(x = product(Class), fill = Survived)) 

这是更复杂的版本，包含了您要求的所有可能的分类组合.在熟悉ggmosaic之后，它可能需要一些微调，例如，将一个因素，例如Age，移到一个单独的美学中，命名为conds = Age.

ggplot(titanic) +
  geom_mosaic(aes(x = product(Class, Sex, Age), fill = Survived)) +
  # Add rotated x-axis labels for legibility
  theme(axis.text.x = element_text(angle = -90, vjust = -.05))

为了更多地回到您最初提出的reprex问题的方向，我们可以将ggmosaic与您创建的Classification变量一起使用.

titanic %>%
  mutate(Classification = paste("Class: ", Class, " Sex: ", Sex, " Age: ", Age)) %>%
ggplot() +
  geom_mosaic(aes(x = product(Classification), fill = Survived)) +
  # rotate x axis labels
  theme(axis.text.x = element_text(angle = -90, vjust = -.05))

这是我最喜欢的，因为它实现了我想象中的你想要的结果.我想你想用Survival_Percentage * Total_In_Class来把幸存者的数量想象成wine 吧的面积.

百分比不再是必需的，因为number of survived * Total_in_Class为我们提供了与上面相同的相对比例，这将变为可见的矩形区域.