ggplot stat_sumをサイズの美しさにマッピングするには？

Question

私の理解では、ggplotのstatメソッドは値の配列をとり、特定の美学によって表示できる新しい値を計算します。ポイントのサイズは、各グループ内の数値変数の合計に比例するようにしたいと思います（ユニークx, yの組み合わせ）。 1つのグループに複数の値があるときはいつでも、1つのポイントの代わりに複数のポイントがプロットされていることに驚きました。

ex_data <- data.frame(
    a = sort(rep(letters[1:4], 5)), 
    b = rep(letters[6:7], 10), 
    c = rnorm(20, 1000, 500), 
    d = rep(c('h', 'h', 'i', 'i'), 5) 
) 

p <- ggplot(ex_data, 
    aes(x = b, y = a, size = log10(c), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(stat = 'sum', alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
        guide = guide_legend(title = 'd'), 
        labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 

print(p) 

おかげで、同じ色のc-fとa-f複数の点で、例えば互いの上にプロットされていることが表示されている低アルファする：ここで、最小の実施例です。どのように私は各位置で各色の1つのポイントを持つことができ、これらのマークのサイズは、そのグループ内の変数log10(c)のすべての値の合計を表しますか？

Answer 1

です。ここにはdplyrの実例があります。 （注意：スタックオーバーフローのレビューは、それは私が新しい答えを書いています唯一の理由ですが、私はそれをMAK77の返信を編集し、受け入れることができませんでした。）

require(dplyr) 
require(ggplot2) 

ex_data <- data.frame(
    a = sort(rep(letters[1:4], 5)), 
    b = rep(letters[6:7], 10), 
    c = rnorm(20, 1000, 500), 
    d = rep(c('h', 'h', 'i', 'i'), 5) 
) 

ex_data_2 <- ex_data %>% 
     group_by(a, b, d) %>% 
     mutate(csum = sum(c)) %>% 
     summarise_all(first) 

p <- ggplot(ex_data_2, 
      aes(x = b, y = a, size = log(csum), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
        guide = guide_legend(title = 'd'), 
        labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 
p 

Answer 2

私はあなたが何らかの形でデータを再形成する必要があると信じています。ここに私の例では、stat='sum'が故に、我々はデータを集計し、ggplotに行く前に統計を適用する必要があり、唯一のy美学と一緒に働くことができているように見えます（data.tableとdplyrで）

ex_data_2 <- data.table(ex_data) %>% 
    .[, list(c = sum(c), 
      d = which.max(table(d))), by = list(a, b)] %>% 
    .[, d := c('c', 'd')[d]] 
p <- ggplot(ex_data_2, 
      aes(x = b, y = a, size = log(c), color = d, shape = d)) + 
    geom_point(stat = 'sum', alpha = 0.33) + 
    scale_radius(guide = guide_legend(title = 'c (log)')) + 
    scale_color_manual(values = c('cyan', 'magenta'), 
         guide = guide_legend(title = 'd'), 
         labels = c('h', 'i')) + 
    scale_shape_manual(values = c(15, 18), guide = FALSE) + 
    theme_bw() 
p