我想制作一張看起來(lái)像這樣的圖形：在此處輸入圖片說(shuō)明我的原始數(shù)據(jù)集看起來(lái)像這樣：> bb[sample(nrow(bb), 20), ]      IMG QUANT FIX25663   1     1   07936    2     2   023586   3     2   023017   2     2   131363   1     3   17886    2     2   023819   3     3   129838   2     2   18169    2     3   19870    2     3   031440   2     1   035564   3     1   024066   1     2   012020   3     2   06742    3     2   06189    2     3   026692   2     3   01387    3     2   031839   2     3   128637   3     2   0因此，想法是條形圖顯示FIX = 1每個(gè)因子QUANT和每個(gè)因子的位置IMG。我使用以下方式將數(shù)據(jù)集匯總為百分比 plyrlibrary(plyr)bb.perc <- ddply(bb,.(QUANT,IMG),summarise,FIX.PROP = sum(FIX) / length(FIX))它幾乎做對(duì)了：  QUANT IMG   FIX.PROP1     1   1 0.524390242     1   2 0.190853663     1   3 0.136585374     2   1 0.204142015     2   2 0.539644976     2   3 0.095857997     3   1 0.290000008     3   2 0.130000009     3   3 0.40705882但是現(xiàn)在，如果我制作圖表，它并不能說(shuō)明FIX==0情況，即所有條形都具有相同的高度，即100％，這不是我想要的。請(qǐng)注意，單個(gè)QUANT子幀的相加結(jié)果不等于100％：> sum(bb.perc[1:3,]$FIX.PROP)[1] 0.8518293> sum(bb.perc[4:6,]$FIX.PROP)[1] 0.839645> sum(bb.perc[7:9,]$FIX.PROP)[1] 0.8270588我可以用R做的最好的事情是顯示計(jì)數(shù)：# Take only the positive samplesbb.pos <- bb[bb$FIX == 1,]# Plot the countsggplot(bb,aes(factor(QUANT),fill=factor(IMG))) + geom_bar() +  scale_y_continuous(labels=percent)結(jié)果是： 在此處輸入圖片說(shuō)明 這也不是我想要的：百分比比例遠(yuǎn)未達(dá)到。我需要一種將100％點(diǎn)傳遞給 percent函數(shù)的方法，但我不知道如何實(shí)現(xiàn)。它缺少標(biāo)簽。關(guān)于SO已經(jīng)有很多類似的問(wèn)題，但是我似乎缺乏足夠的智能（或?qū)的理解）無(wú)法從中推斷出我的特定問(wèn)題的解決方案。感謝您的指導(dǎo)！編輯：斯文·霍恩斯坦（Sven Hohenstein）已經(jīng)提供了答案，但是這也是我最終自己做的方法：> ggplot(bb.perc,aes(x=factor(QUANT),y=FIX.PROP,label=paste(round(FIX.PROP*100),     "%"),fill=factor(IMG)))+ geom_bar(stat="identity") + geom_text(position="stack",     aes(ymax=1),vjust=5) + scale_y_continuous(labels = percent)使用bb.perc我進(jìn)一步定義的plyr。這一優(yōu)點(diǎn)是百分比是在每一列本地計(jì)算的，而不是全局計(jì)算的。謝謝大家的幫助。以下兩個(gè)問(wèn)題及其各自的答案對(duì)我的正確處理有很大幫助：ggplot2的堆疊條形圖標(biāo)簽將標(biāo)簽添加到ggplot條形圖最初我做錯(cuò)了什么，就是將position = "fill"參數(shù)傳遞給 geom_bar()，由于某種原因，這使得所有條形圖都具有相同的高度！