需要使用data.frame中的两列数据制作条形图

我正在尝试从一个data.frame并排创建两列的条形图。我试过：

barplot(data.frame$data1, data.frame$data2, data=data.frame)

here is data:   
   Neutral Emotional
1   0.790   1.6400
2   0.051   0.0880
3   0.891   2.7200
4   0.430   1.1800
5   -0.009  -0.6000

---

但它制造了大量的酒吧，而不仅仅是两个。我尝试使用两个条，一个是中性条，一个是情绪条和错误条，代表SEM。

一个选项是将

收集成“长”格式，然后从
ggplot2
使用
几何条

library(tidyverse)
library(ggplot2)
gather(df1) %>% 
    ggplot(., aes(x = key, y = value)) +
        geom_bar(stat = 'identity')


如果我们还需要一个错误条，那么

gather(df1) %>% 
     ggplot(., aes(x = key, y = value)) +
         stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
         stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar")


数据
df1一个选项是将
收集成“长”格式，然后从
ggplot2

library(tidyverse)
library(ggplot2)
gather(df1) %>% 
    ggplot(., aes(x = key, y = value)) +
        geom_bar(stat = 'identity')


如果我们还需要一个错误条，那么

gather(df1) %>% 
     ggplot(., aes(x = key, y = value)) +
         stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") + 
         stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar")


数据
讨论了实现这一结果的方法。请注意，他们建议将
ggplot2
置于
barplot
之上

要获取包含平均值标准误差的误差条的图表：

library(tidyverse)

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  group_by(Var) %>% 
  summarise(Mean = mean(Val), 
            SD = sd(Val), 
            SE = SD/sqrt(n())) %>% 
  ggplot(aes(Var, Mean)) + 
  geom_col() + 
  geom_errorbar(aes(ymin = Mean - SE, 
                    ymax = Mean + SE),
                width = 0.5)

结果:


然而：请注意，数据可视化专家并不看好所谓的“炸药图”。对于少量样本，最好使用
geom\u箱线图
或
geom\u抖动
显示范围

箱线图：

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  ggplot(aes(Var, Val)) + 
  geom_boxplot()


平均抖动：

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  ggplot(aes(Var, Val)) + 
  geom_jitter(width = 0.2) + 
  stat_summary(geom = "crossbar", 
               fun.y = mean, 
               fun.ymax = mean, 
               fun.ymin = mean, 
               color = "red", 
               width = 0.4)

讨论了实现这一结果的方法。请注意，他们建议将
ggplot2
置于
barplot
之上

要获取包含平均值标准误差的误差条的图表：

library(tidyverse)

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  group_by(Var) %>% 
  summarise(Mean = mean(Val), 
            SD = sd(Val), 
            SE = SD/sqrt(n())) %>% 
  ggplot(aes(Var, Mean)) + 
  geom_col() + 
  geom_errorbar(aes(ymin = Mean - SE, 
                    ymax = Mean + SE),
                width = 0.5)

结果:


然而：请注意，数据可视化专家并不看好所谓的“炸药图”。对于少量样本，最好使用
geom\u箱线图
或
geom\u抖动
显示范围

箱线图：

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  ggplot(aes(Var, Val)) + 
  geom_boxplot()


平均抖动：

data.frame %>% 
  gather(Var, Val) %>% 
  ggplot(aes(Var, Val)) + 
  geom_jitter(width = 0.2) + 
  stat_summary(geom = "crossbar", 
               fun.y = mean, 
               fun.ymax = mean, 
               fun.ymin = mean, 
               color = "red", 
               width = 0.4)

如何使y轴值缩放？使中立型上升到0.891，情感型上升到2.72？您可以使用
ylim（）
。但我认为轴标度应该反映总结值，而不是单个点。当然，如果使用箱线图或抖动，这不是问题。如何使y轴值缩放？使中立型上升到0.891，情感型上升到2.72？您可以使用
ylim（）
。但我认为轴标度应该反映总结值，而不是单个点。当然，如果使用箱线图或抖动，这不是问题。