R 使用ggplot2生成过滤列的条形图

你能告诉我怎样才能画出如图所示的图表吗？ 我只想根据房价中值选择每个城市的前2个街区前2个街区，并显示它们的房价中值。当然，如果酒吧的颜色不同就更好了。。 请注意，我手动生成中间价并在Excel中绘制，因此它们不能代表实际值

    glimpse(CityNeighbourhoodPrice)
Observations: 37,245
Variables: 3
$ City          <fct> Amsterdam, Amsterdam, Amsterdam...
$ Neighbourhood <fct> A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K...
$ Price         <int> 970, 1320, 2060, 2480, 1070, 12...

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另一个解决办法可以是：

假设您的数据如下所示：

library(dplyr)
library(ggplot)

data <- data.frame(Price=c(970, 245, 564, 895, 431, 100), City=c("Amsterdam", "Athens", "Amsterdam", "London", "Berlin", "Netherlands"), Neighborhood=c("A", "B", "D", "C", "E", "F"))

然后你会：

example_plot <- data %>%
  select(Price, City, Neighborhood) %>%
  group_by(City) %>%
  top_n(., 2, wt=Price) %>%
  spread(Neighborhood, Price) %>%
  data.frame %>%
  mutate(., Average=rowMeans(.[,-1], na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(., aes(City, Average, fill=City)) +
  ggtitle(str_wrap(c("Median Price for the Top-2 Neighborhoods in Different Cities:"), 20)) +
  theme_fivethirtyeight() +
  theme(legend.position = "none", plot.title = element_text(size= 22), axis.text = element_text(size=14))+
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(x = City, y = Average, label = Average ), colour = "white", size = 11, vjust=1.2)

它给了你：

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使用一些随机示例数据，尝试以下操作：

示例数据 第42集 城市第八区价格% 组别按城市、邻里%>% summariseMedPrice=medianPrice，na.rm=TRUE%>% 排名靠前的n2，价格%>% 解组%>% 安排城市，医疗价格%>% mutateCity_Neighbourth=Paste0Neighbourth\n，城市， 城市邻里=猫：：fct\u有序邻里%>% ggplotaesx=城市\居民区，y=医疗价格+ geom_colfill=tomato3，宽度=0.5+ labstitle=有序条形图， 副标题=各物业类型的平均价格， 字幕=图像：5+ themeaxis.text.x=element\u textangle=65，vjust=0.6

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由v0.3.0于2020年4月20日创建，请在问题中包含数据集或数据集的子集。看起来你只需要城市、街区和价格的数据。也许可以解释字母A，B，C。。。它们的意思和来源。字母A，B，C。。。也就是说，它们似乎反映了某种程度的顶端度——这是如何定义的，或者这个属性的变量是什么？抱歉，仅允许5分钟编辑评论！嗨，对不起。A，B，C是指邻里！我相信问题中提供了数据集？我只想选择前两个街区。前两个街区是根据中间价格确定的。我将澄清问题@PeterThanks。您提供了数据集的视图，但复制和粘贴数据集并不容易，因此无法使用它回答问题。你能提供一个摘录吗？也许可以使用数据帧形式的dput，只包括适用于你的问题的变量。如果您不确定，请参阅以获取如何执行此操作的示例。这将使其他人更容易帮助你。对不起，我不知道如何使用dput，我已经编辑了我的问题，只包含了所需的变量。对不起，Stefan提供的输出与我的预期最为相似，因为我预计每个城市将分为两个街区。非常感谢你的努力！

example_plot <- data %>%
  select(Price, City, Neighborhood) %>%
  group_by(City) %>%
  top_n(., 2, wt=Price) %>%
  spread(Neighborhood, Price) %>%
  data.frame %>%
  mutate(., Average=rowMeans(.[,-1], na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(., aes(City, Average, fill=City)) +
  ggtitle(str_wrap(c("Median Price for the Top-2 Neighborhoods in Different Cities:"), 20)) +
  theme_fivethirtyeight() +
  theme(legend.position = "none", plot.title = element_text(size= 22), axis.text = element_text(size=14))+
  geom_bar(stat = "identity") +
  geom_text(aes(x = City, y = Average, label = Average ), colour = "white", size = 11, vjust=1.2)