Visualizzazione dei valori dei dati sul grafico a barre in pila in ggplot2

Vorrei mostrare i valori dei dati sul grafico a barre in pila in ggplot2. Ecco il mio tentativo di codice

Year      <- c(rep(c("2006-07", "2007-08", "2008-09", "2009-10"), each = 4))
Category  <- c(rep(c("A", "B", "C", "D"), times = 4))
Frequency <- c(168, 259, 226, 340, 216, 431, 319, 368, 423, 645, 234, 685, 166, 467, 274, 251)
Data      <- data.frame(Year, Category, Frequency)
library(ggplot2)
p <- qplot(Year, Frequency, data = Data, geom = "bar", fill = Category,     theme_set(theme_bw()))
p + geom_text(aes(label = Frequency), size = 3, hjust = 0.5, vjust = 3, position =     "stack") 

Vorrei mostrare questi valori di dati al centro di ogni porzione. Qualsiasi aiuto in questo senso sarà molto apprezzato. Grazie

Le ggplot 2.2.0etichette possono essere facilmente impilate utilizzando position = position_stack(vjust = 0.5)in geom_text.

ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency, fill = Category, label = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5))

Notare inoltre che " position_stack()e position_fill()ora impilare i valori nell'ordine inverso del raggruppamento, il che fa sì che l'ordine di impilamento predefinito corrisponda alla legenda".

Risposta valida per versioni precedenti di ggplot:

Ecco un approccio, che calcola i punti medi delle barre.

library(ggplot2)
library(plyr)

# calculate midpoints of bars (simplified using comment by @DWin)
Data <- ddply(Data, .(Year), 
   transform, pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency)
)

# library(dplyr) ## If using dplyr... 
# Data <- group_by(Data,Year) %>%
#    mutate(pos = cumsum(Frequency) - (0.5 * Frequency))

# plot bars and add text
p <- ggplot(Data, aes(x = Year, y = Frequency)) +
     geom_bar(aes(fill = Category), stat="identity") +
     geom_text(aes(label = Frequency, y = pos), size = 3)

Come ha detto Hadley, ci sono modi più efficaci per comunicare il tuo messaggio rispetto alle etichette nei grafici a barre in pila. In effetti, i grafici in pila non sono molto efficaci in quanto le barre (ciascuna categoria) non condividono un asse, quindi il confronto è difficile.

È quasi sempre meglio utilizzare due grafici in questi casi, condividendo un asse comune. Nel tuo esempio presumo che tu voglia mostrare il totale complessivo e quindi le proporzioni che ciascuna categoria ha contribuito in un dato anno.

library(grid)
library(gridExtra)
library(plyr)

# create a new column with proportions
prop <- function(x) x/sum(x)
Data <- ddply(Data,"Year",transform,Share=prop(Frequency))

# create the component graphics
totals <- ggplot(Data,aes(Year,Frequency)) + geom_bar(fill="darkseagreen",stat="identity") + 
  xlab("") + labs(title = "Frequency totals in given Year")
proportion <- ggplot(Data, aes(x=Year,y=Share, group=Category, colour=Category)) 
+ geom_line() + scale_y_continuous(label=percent_format())+ theme(legend.position = "bottom") + 
  labs(title = "Proportion of total Frequency accounted by each Category in given Year")

# bring them together
grid.arrange(totals,proportion)

Questo ti darà un display a 2 pannelli come questo:

Se vuoi aggiungere valori di frequenza, una tabella è il formato migliore.