问题描述：搜集患者信息时总是需要统计患者的情况分布，或者需要探讨变量之间的关系。
比如我们遇到上图的数据时，想要知道性别是否于stage有关系？
第一步：统计不同stage下，男性和女性的患者数目
代码如下：
代码语言：javascript复制setwd('D:\train\data')
data <- read.csv('patient.csv',header=T)
data$number <- 1
ggplot(data,aes(stage,number,fill=gender))
geom_bar(stat="identity",position="stack")
theme_bw()
scale_fill_wsj("rgby", "")
theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))
guides(fill=guide_legend(title=NULL))
经过这张图，我们可以初步得到的信息是：（1）T1到T4各个分期的患者总数（2）T1期男性患者的数目，T1女性患者的数目（3）其他分期男性或者女性的患者数目。
第二步：统计不同stage下，男性和女性的患者百分比
代码语言：javascript复制library(plyr)
data <- ddply(data,'stage',transform,percent = 1/sum(number)*100)
ggplot(data,aes(stage,percent,fill=gender))
geom_bar(stat="identity",position="stack")
ggtitle("")
theme_bw()
theme(axis.ticks.length=unit(0.5,'cm'))
guides(fill=guide_legend(title=NULL))
经过此图我们便可以得知不同分期下，男性和女性所占百分比。
总结
这里我用了两个个小技巧，（1）首先明确ggplot2绘制堆叠条形图时，对number这一列相加，所以我将number设置为1，刚好代表每一行就是一个样本/患者（2）在计算百分比时，用了ddply函数，它首先将stage分组，然后计算stage=T1时，T1样本中男性的数目除以T1样本总数目，这样就得到了每一个样本在所属的stage的百分比，随后绘图相加即可得到百分比图。
