在使用count（）和factor（）函数时，如何在R ggplot中使用动态声明的变量？

我想以更有效的方式使用

ggplot

绘制一些相对频率数据

我有很多感兴趣的变量，我想为每个变量绘制一个单独的条形图。以下是我当前感兴趣的一个变量的代码

Gender

：

chart.gender <- data %>% 
     count(Gender = factor(Gender)) %>% 
     mutate(Gender = fct_reorder(Gender,desc(n))) %>% 
     mutate(pct = prop.table(n)) %>% 
     ggplot(aes(x=Gender, y=n, fill=Gender)) +
            geom_col()

这不会导致性别频率的三级因子计数图，而只是一个名为“性别”的列。我相信我明白了为什么它不起作用，但我不知道它的解决方案：我希望R检索我存储在

var

中的变量名，然后用它检索“data”中该变量的数据

通过一些研究，我发现了使用

as.name（var）

等建议，但将变量

var

声明为

count（）函数中的一个因子似乎（至少）有问题

一些可复制的数据：

library(tidyverse)
library(ggplot2)

set.seed(1)
data <- data.frame(sample(c("Male", "Female", "Prefer not to say"),20,replace=TRUE))
colnames(data) <- c("Gender")

库（tidyverse）
图书馆（GG2）
种子（1）
数据使用
.data
代词将
var
作为变量的列子集

library(tidyverse)

var <- "Gender"
data %>% 
  count(var = factor(.data[[var]])) %>% 
  mutate(var = fct_reorder(var,desc(n))) %>% 
  mutate(pct = prop.table(n)) %>% 
  ggplot(aes(x=var, y=n, fill=var)) +
  geom_col()

如果在初始设置变量时使用
as.name（）
，则可以使用！！（“bang-bang”）为
count（）
步骤取消引用变量

var <- as.name("Gender")

chart.gender <- data %>% 
     count(var = factor(!! var)) %>% 
     mutate(var = fct_reorder(var,desc(n))) %>% 
     mutate(pct = prop.table(n)) %>% 
     ggplot(aes(x=var, y=n, fill=var)) +
     geom_col()

var%
变异（var=fct_重新排序（var，desc（n）））%>%
突变（pct=prop.table（n））%>%
ggplot（aes（x=var，y=n，fill=var））+
geom_col（）
谢谢@stlba！这确实解决了问题。从逻辑上讲，
ggplot
现在有填充标签和x轴标签作为“var”，您能建议一种显示“性别”的方式吗？有没有比
labs（x=var，fill=var）
更微妙的方法？我会按照你的建议使用labs，我不确定是否有更直接的方法如果你对多个变量重复使用此代码，我会将代码保存为函数，这样你只需要运行
data%>%plot\u vars（“性别”）
或类似文件，而不是复制和粘贴代码。在这种情况下，为
labs（）
增加一行代码并没有多大区别。谢谢Ronak，这是一个很好的解决方案！
data %>% 
  count(var = factor(!!sym(var))) %>% 
  mutate(var = fct_reorder(var,desc(n))) %>% 
  mutate(pct = prop.table(n)) %>% 
  ggplot(aes(x=var, y=n, fill=var)) +
  geom_col()

var <- as.name("Gender")

chart.gender <- data %>% 
     count(var = factor(!! var)) %>% 
     mutate(var = fct_reorder(var,desc(n))) %>% 
     mutate(pct = prop.table(n)) %>% 
     ggplot(aes(x=var, y=n, fill=var)) +
     geom_col()