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如何在ggplot直方图中分离零值

rggplot2histogram
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我正在尝试展示测量森林燃料的三种不同方法（FAP、One PIT（onetrans）、Two PIT（twotrans）），在下面的分面中显示数据的分布情况。我在y轴上计数，这是估计x轴上分组值（Total.kg.m2）的样本点数。 Total.kg.m2是连续变量。我并不特别关心x轴上的binwidth有多大，但我只想让恰好为零的值出现在“0”标签上方。我的当前图形[1]是有误导性的，因为没有估计“0”的样本点用于FAP方法。以下是一些示例数据和我的代码。如何更有效地实现这一点？我的数据框名为“cwd”，但我已在底部包含了一个子集。
我的当前图形：
我当前图形的代码：
method_names <- c(`FAP` = "FAP", `onetrans` = "PIT - One Transect ", `twotrans` ="PIT - Two Transects")

ggplot(sampleData, aes(Total.kg.m2)) +
  geom_histogram(bins=40, color = "black", fill = "white") +
  theme_bw() +
  theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = 
element_blank(),
    panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black"),
    legend.position = "none",axis.text=element_text(size=10), axis.title = 
      element_text(size = 12)) +
  scale_x_continuous(name=  expression("kg m"^"-2"), breaks =seq(0,16,1)) +
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0, 80,10), limits= c(0,70)) +
  facet_grid(.~method) +
  facet_wrap(~method, ncol =1, labeller = as_labeller(method_names)) +
  theme(strip.text.x = element_text(size =14),
        strip.background = element_rect(color = "black", fill = "gray"))

我认为使用geom_bar无法得到我想要的结果，而在geom_histogram中尝试将binwidth更改为0.05时，我的bins变得太小了。本质上，我认为我正在尝试将我的数据从连续数字转换为因子，但我不确定如何使其起作用。
以下是一些示例数据：
sampleData
       Site Treatment Unit Plot Total.Tons.ac Total.kg.m2   method
130    Thinning        CO   10    7     0.4500000   0.1008000 twotrans
351 Shelterwood        CO   12    1     7.2211615   1.6175402 twotrans
88     Thinning        NB    3    7     1.1400000   0.2553600 twotrans
224 Shelterwood        NB    2    3     2.1136105   0.4734487 onetrans
54     Thinning        SB    9   11     1.8857743   0.4224134 onetrans
74     Thinning        SB    1    3     0.8500000   0.1904000 twotrans
328 Shelterwood        DB    7   11     0.8740906   0.1957963 twotrans
341 Shelterwood        CO   10    5     2.4210886   0.5423239 twotrans
266 Shelterwood        WB    9    7     1.0092961   0.2260823 onetrans
405 Shelterwood        WB    9    5     7.0029263   1.5686555      FAP
332 Shelterwood        NB    8    7     2.8059152   0.6285250 twotrans
126    Thinning        SB    9   11     1.4900000   0.3337600 twotrans
295 Shelterwood        NB    2    5     7.6567281   1.7151071 twotrans
406 Shelterwood        WB    9    7     3.0703135   0.6877502      FAP
179    Thinning        FB    6    9    13.2916773   2.9773357      FAP
185    Thinning        FB    7    9     5.3594318   1.2005127      FAP
39     Thinning        FB    7    5     0.0000000   0.0000000 onetrans
187    Thinning        NB    8    1     0.9477477   0.2122955      FAP
10     Thinning        FB    2    7     0.0000000   0.0000000 onetrans
102    Thinning        SB    5   11     0.0000000   0.0000000 twotrans

 dput(sampleData)
structure(list(Site = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = 
c("Shelterwood", 
"Thinning"), class = "factor"), Treatment = structure(c(1L, 1L, 
4L, 4L, 5L, 5L, 2L, 1L, 6L, 6L, 4L, 5L, 4L, 6L, 3L, 3L, 3L, 4L, 
3L, 5L), .Label = c("CO", "DB", "FB", "NB", "SB", "WB"), class = "factor"), 
Unit = c(10L, 12L, 3L, 2L, 9L, 1L, 7L, 10L, 9L, 9L, 8L, 9L, 
2L, 9L, 6L, 7L, 7L, 8L, 2L, 5L), Plot = c(7L, 1L, 7L, 3L, 
11L, 3L, 11L, 5L, 7L, 5L, 7L, 11L, 5L, 7L, 9L, 9L, 5L, 1L, 
7L, 11L), Total.Tons.ac = c(0.45, 7.221161504, 1.14, 2.113610483, 
1.885774282, 0.85, 0.874090569, 2.421088641, 1.009296069, 
7.002926269, 2.805915201, 1.49, 7.656728085, 3.07031351, 
13.29167729, 5.359431807, 0, 0.947747726, 0, 0), Total.kg.m2 = c(0.1008, 
1.617540177, 0.25536, 0.473448748, 0.422413439, 0.1904, 0.195796287, 
0.542323856, 0.22608232, 1.568655484, 0.628525005, 0.33376, 
1.715107091, 0.687750226, 2.977335712, 1.200512725, 0, 0.212295491, 
0, 0), method = structure(c(3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 
2L, 1L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("FAP", 
"onetrans", "twotrans"), class = "factor")), .Names = c("Site", 
"Treatment", "Unit", "Plot", "Total.Tons.ac", "Total.kg.m2", 
"method"), row.names = c(130L, 351L, 88L, 224L, 54L, 74L, 328L, 
341L, 266L, 405L, 332L, 126L, 295L, 406L, 179L, 185L, 39L, 187L, 
10L, 102L), class = "data.frame")
请注意，您不能同时使用 facet_grid 和 facet_wrap。只能使用后者。 - Axeman
听起来你需要将binwidth设置为比最小的非零值更小的值，如果你不想让“0”的区间包含除0以外的任何数字。在你的示例数据集中，最小的非零值略大于0.1，所以你可以使用binwidth = .2，这样只有0值会分布在0的区间内（因为0的区间将从-0.1到0.1）。 - aosmith
谢谢您的更正，Axeman。当我最初尝试这段代码时，我错过了那个错误。 - KBo
另外，感谢aosmith的推荐。不幸的是，在我的完整数据集中，最小值约为0.04，而带宽为0.08的话，柱状图会显得太小了。 - KBo
也许你需要手动“切割”数据，然后使用geom_bar函数？这样，0区间的柱子可能会比其他区间的柱子小一些。 - aosmith
1个回答
1
将零替换为最小限制以下的占位符，将它们分配到一个单独的柱形图中。
set.seed(0)
df_with_zeros <- data.frame(x=c(rpois(100, lambda=1))*10)
ggplot(df_with_zeros, aes(x=x))+
  geom_bar()+
  scale_x_binned(breaks=seq(0,40, 10))

df_without_zeros <- df_with_zeros
df_without_zeros$x[df_without_zeros$x==0]<- -1
ggplot(df_without_zeros, aes(x=x))+
  geom_bar()+
  scale_x_binned(breaks=c(seq(0,40, 10)))
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可以查看英文原文，
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