在循环中绘制多个分组条形图[R]

我的挑战是一次绘制几个条形图，不同子集的每个变量的一个图。我的目标是比较每个变量的地区差异。我想通过R标记将所有生成的绘图打印到html文件中

我制作自动分组条形图的主要困难是需要使用

table（data$Var[i]，data$Region）

将组制成表格，但我不知道如何自动完成。如果能给我一点提示，我将不胜感激

下面是我的一个子集的示例：

# To Create this example of data:
b <- rep(matrix(c(1,2,3,2,1,3,1,1,1,1)), times=10)  
data <- matrix(b, ncol=10)
colnames(data) <- paste("Var", 1:10, sep = "")
data <- as.data.frame(data)
reg_name <- c("North", "South")
Region <- rep(reg_name, 5)
data <- cbind(data,Region)

我想循环这个过程，为Var1到Var10生成10个图：

for(i in 1:10){
     tb <- table(data[i], data$Region)
     barplot(tb, main = i, xlab = "Values", legend = rownames(tb), beside = TRUE, 
             col=c("green", "darkblue", "red"))
     }

我尝试过其他方法，但从未成功过。也许

lattice

或

ggplot2

会提供更简单的方法。我刚开始在R，我很乐意接受任何提示和建议。谢谢大家!

（我在Windows上运行，使用最新的Rv3.1.2“南瓜头盔”）

如果您说“我的目标是比较每个变量的区域差异”，我不确定您是否选择了最佳绘图策略。但是，是的，你可以按你的要求去做

以下是使用上述代码获得的默认绘图，以供参考：

如果您想为每个变量创建一个包含10个图的列表，可以执行以下操作（使用ggplot）

---

…但这不是一个很好的情节。

谢谢Arvi的建议。我更喜欢“多个图”选项，但是我不知道变量的名称或数量（VarX）。我尝试了title=paste（names[I]），但没有成功。另外一个问题是：似乎我所在的地区有非常不同的计数。最好绘制等于每个值的区域百分比。我试图使用“prop.table”…1）因为上面的代码在变量名称上使用了

lappy

，所以您可以使用

ggtitle（x）

2）修改

this\u dat

以显示比例，然后使用

geom\u bar（stat='identity'）进行绘图。

for(i in 1:10){
     tb <- table(data[i], data$Region)
     barplot(tb, main = i, xlab = "Values", legend = rownames(tb), beside = TRUE, 
             col=c("green", "darkblue", "red"))
     }

fct <- function(i) {
      tb <- table(data[i], data$Region)
      barplot(tb, main=i, xlab="Values", legend = rownames(tb), beside = TRUE,
             col=c("green", "darkblue", "red"))
      }
sapply(data, fct)

many_plots <-

  # for each column name in dat (except the last one)...
  lapply(names(dat)[-ncol(dat)], function(x) {

    this_dat <- dat[, c(x, 'Region')]
    names(this_dat)[1] <- 'Var'

    ggplot(this_dat, aes(x=Var, fill=factor(Var))) +
      geom_bar(binwidth=1) + facet_grid(~Region) +
      theme_classic()
  })

library(data.table)
library(reshape2)
dat2 <- 
  data.table(melt(dat, id.var='Region'))[, .N, by=list(value, variable, Region)]

ggplot(dat2, aes(y=N, x=value, fill=factor(value))) +
  geom_bar(stat='identity') + facet_grid(variable~Region) +
  theme_classic()