Маркировка geom_bar для расплавленных данных/штабелированный барплот

Question

У меня возникла проблема с нанесением штабелированного планшета с помощью ggplot. Мои данные отображаются следующим образом:

timeInterval TotalWilling TotalAccepted SimID 
1   16   12   Sim1 
1   23   23   Sim2 
1   63   60   Sim3 
1   69   60   Sim4 
1   61   60   Sim5 
1   60   54   Sim6 
2   16    8   Sim1 
2   23   21   Sim2 
2   63   52   Sim3 
2   69   64   Sim4 
2   61   45   Sim5 
2   60   32   Sim6 
3   16   14   Sim1 
3   23   11   Sim2 
3   63   59   Sim3 
3   69   69   Sim4 
3   61   28   Sim5 
3   60   36   Sim6 

Я хотел бы обратить многослойную barplot для каждого simID над TimeInterval, желающей и редколлегию должен быть уложены. Добиваюсь бар участок со следующим простым кодом:

dat <- read.csv("myDat.csv") 
meltedDat <- melt(dat,id.vars = c("SimID", "timeInterval")) 
ggplot(meltedDat, aes(timeInterval, value, fill = variable)) + facet_wrap(~ SimID) + 
geom_bar(stat="identity", position = "stack") 

я получаю следующий график:

Вот моя проблема заключается в том, что я хотел бы поставить проценты на каждом стеке. Это означает, что я хочу указать процент для метки Willing: (Willing/(Willing + Accepted)) и для Accepted part ((Accepted/(Accepted + Willing)), чтобы я мог видеть, сколько процентов желает, сколько Принято, например, как 45 на красной части стека до 55 на синей части для каждого стека. Я, кажется, не достичь такой маркировки.

Любой намек ценится.

Answer 1

применяется с Showing data values on stacked bar chart in ggplot2

meltedDat <- melt(dat,id.vars = c("SimID", "timeInterval")) 
meltedDat$normvalue <- meltedDat$value 
meltedDat$valuestr <- sprintf("%.2f%%", meltedDat$value, meltedDat$normvalue*100) 
meltedDat <- ddply(meltedDat, .(timeInterval, SimID), transform, pos = cumsum(normvalue) - (0.5 * normvalue)) 
ggplot(meltedDat, aes(timeInterval, value, fill = variable)) + facet_wrap(~ SimID) + geom_bar(stat="identity", position = "stack") + geom_text(aes(x=timeInterval, y=pos, label=valuestr), size=2) 

также, похоже, что некоторые из ваших переменных кодируются как факторы.