web-dev-qa-db-ja.com

因子によってグループ化されたいくつかの変数を並べてバープロットを取得する方法

以下のようなデータセットがあります。私はすべての変数をx軸に並べて（異なる色のフィラーとして性別でグループ化）、y軸の変数の平均値（基本的にはパーセンテージを表す）でグループ化変数性別でバープロットを作成しようとしています

tea                coke            beer             water           gender
14.55              26.50793651     22.53968254      40              1
24.92997199        24.50980392     26.05042017      24.50980393     2
23.03732304        30.63063063     25.41827542      20.91377091     1   
225.51781276       24.6064623      24.85501243      50.80645161     1
24.53662842        26.03706973     25.24271845      24.18358341     2

最後に、私はこのようなバープロットを取得したいです enter image description here

それを行う方法の提案はありますか？いくつかの検索を行いましたが、x軸上の因子の例のみが見つかり、因子ごとにグループ化された変数は見つかりません。どんな助けも感謝します！

rggplot2bar-chart
29
roscoe1895

集計を使用して平均を計算できます。

means<-aggregate(df,by=list(df$gender),mean)
Group.1      tea     coke     beer    water gender
1       1 87.70171 27.24834 24.27099 37.24007      1
2       2 24.73330 25.27344 25.64657 24.34669      2

Group.1列を取り除きます

means<-means[,2:length(means)]

次に、データを長い形式に再フォーマットします。

library(reshape2)
means.long<-melt(means,id.vars="gender")
  gender variable    value
1      1      tea 87.70171
2      2      tea 24.73330
3      1     coke 27.24834
4      2     coke 25.27344
5      1     beer 24.27099
6      2     beer 25.64657
7      1    water 37.24007
8      2    water 24.34669

最後に、ggplot2を使用してプロットを作成できます。

library(ggplot2)
ggplot(means.long,aes(x=variable,y=value,fill=factor(gender)))+
  geom_bar(stat="identity",position="dodge")+
  scale_fill_discrete(name="Gender",
                      breaks=c(1, 2),
                      labels=c("Male", "Female"))+
  xlab("Beverage")+ylab("Mean Percentage")

enter image description here

43
Christie Haskell Marsh

stat_summary(...)を使用すると、外部計算や追加のテーブルに頼らずに平均をプロットできます。実際、stat_summary(...)はまさにあなたがしていることのために設計されました。

_library(ggplot2)
library(reshape2)            # for melt(...)
gg <- melt(df,id="gender")   # df is your original table
ggplot(gg, aes(x=variable, y=value, fill=factor(gender))) + 
  stat_summary(fun.y=mean, geom="bar",position=position_dodge(1)) + 
  scale_color_discrete("Gender")
  stat_summary(fun.ymin=min,fun.ymax=max,geom="errorbar",
               color="grey80",position=position_dodge(1), width=.2)
_

「エラーバー」を追加するには、stat_summary(...)も使用します（ここでは、データが少ないため、sdではなく、最小値と最大値を使用しています）。

_ggplot(gg, aes(x=variable, y=value, fill=factor(gender))) + 
  stat_summary(fun.y=mean, geom="bar",position=position_dodge(1)) + 
  stat_summary(fun.ymin=min,fun.ymax=max,geom="errorbar",
               color="grey40",position=position_dodge(1), width=.2) +
  scale_fill_discrete("Gender")
_

9
jlhoward

reshape2およびdplyrを使用します。あなたのデータ：

df <- read.table(text=
"tea                coke            beer             water           gender
14.55              26.50793651     22.53968254      40              1
24.92997199        24.50980392     26.05042017      24.50980393     2
23.03732304        30.63063063     25.41827542      20.91377091     1   
225.51781276       24.6064623      24.85501243      50.80645161     1
24.53662842        26.03706973     25.24271845      24.18358341     2", header=TRUE)

データを正しい形式で取得する：

library(reshape2)
library(dplyr)
df.melt <- melt(df, id="gender")
bar <- group_by(df.melt, variable, gender)%.%summarise(mean=mean(value))

プロット：

library(ggplot2)
ggplot(bar, aes(x=variable, y=mean, fill=factor(gender)))+
  geom_bar(position="dodge", stat="identity")

enter image description here

3
Carlos Cinelli