R 使用ggplot在多个数据系列上添加错误条

我有5次治疗（包括对照）的几个月的数据记录。我使用ggplot将数据绘制为时间序列，并生成了每个日期的原始数据平均值和标准误差的数据帧

我试图在同一张图上绘制所有五种处理方法，并用它显示错误条。我能打个电话。绘制一个治疗组，并显示误差条和b）。绘制所有五种处理方法，但不显示错误条

这是我的数据（我只包括了两种保持整洁的方法）

• c_mean_am=控制装置
• c_se_am=控件的标准错误
• T1_平均值_am=治疗1平均值
• T1_se_am=处理1的标准误差

这是我实现上述选项a）的代码

这是上面选项b）的代码

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sp首先将数据转换为长格式：

df <- df %>% 
 gather(mean_type, mean_val, c_mean_am, T1_mean_am) %>% 
 gather(se_type, se_val, c_se_am, T1_se_am)


ggplot(df, aes(dates, mean_val, colour=mean_type)) + 
    geom_line() + 
    geom_point() + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean_val-se_val, ymax=mean_val+se_val))

对于长格式的数据，您可以使用新的标识符形式（“类型”）进行打印，例如：

ggplot(new.dat, aes(val, mpg, fill=type)) + 
   geom_col(position="dodge")


长格式也适用于在不同面绘制，例如

ggplot(new.dat, aes(val, mpg, colour=type)) + 
    geom_point() + 
    facet_wrap(~type) 

接受的答案似乎包含数据收集方式的错误（即
packageVersion（“tidyr”）>=1.0.0
）复制了每个点和错误条。错误条很明显，但是如果将
geom_point（）
替换为
geom_jitter（）
，您将看到对应于两个错误条的两个点。这给其他人带来了一些影响，所以我想为后代提供一个正确的解决方案

以下是另一种避免重复的方法：

#加载必要的包
图书馆（tidyverse）
#从问题中创建数据
谢谢你的迅速回复。我使用了您的代码，并得到以下错误消息“error:is.character（x）not TRUE”我做错了什么？data.frame的结构是什么？错误发生在哪一步：数据处理还是绘图？我对R很陌生，所以您可能需要指导我完成这一步。您所说的数据帧结构是什么意思？我基本上只是复制了你的代码，并在数据处理后将其放在右边，以生成绘图，然后得到错误。我需要安装“tidyr”和“devtools”软件包。对不起。我假设您知道
dplyr
和
tidyr
，因为您运行的是
ggplot2
。无论如何，只需执行
install.packages（“tidyverse”）
即可下载/安装所需的软件包，然后运行
library（tidyverse）
即可加载函数所需的软件包。至于结构，如果您要键入
str（df）
，您将得到每列的类摘要（例如
str（iris）
），因此我添加了包，但仍然得到相同的错误消息。我根本无法生成“df”来查找结构。我只是复制并粘贴了你的代码，直接跟在我的代码后面，我用两个数据系列来绘制图表。我使用的是我自己的流程数据的数据框架，这里的数据只是其中的一部分。我可以用Str。除日期列为日期外，所有列均为“num”。
df <- df %>% 
 gather(mean_type, mean_val, c_mean_am, T1_mean_am) %>% 
 gather(se_type, se_val, c_se_am, T1_se_am)


ggplot(df, aes(dates, mean_val, colour=mean_type)) + 
    geom_line() + 
    geom_point() + 
    geom_errorbar(aes(ymin=mean_val-se_val, ymax=mean_val+se_val))

new.dat <- mtcars %>%  # taking mtcars as the starting data.frame
        select(gear, cyl, mpg, qsec) %>% 
          # equivalent to mtcars[, c("gear", "cyl", "mpg", "qsec")]; to simplify the example
        gather(key=type, value=val, gear, cyl) %>% 
          # convert the data into a long form with 64 rows, with new factor column "type" and numeric column "val". "gear" and "cyl" are removed while "mpg" and "qsec" remain

new.dat[c(1:3, 33:35),]

#     mpg  qsec type val
# 1  21.0 16.46 gear   4
# 2  21.0 17.02 gear   4
# 3  22.8 18.61 gear   4
# 33 21.0 16.46  cyl   6
# 34 21.0 17.02  cyl   6
# 35 22.8 18.61  cyl   4

ggplot(new.dat, aes(val, mpg, fill=type)) + 
   geom_col(position="dodge")

ggplot(new.dat, aes(val, mpg, colour=type)) + 
    geom_point() + 
    facet_wrap(~type)