r - ggplot2中带有误差线的分组条形图

Question

介绍：

我在分组条形图上绘制一些错误条时遇到了麻烦。

我正在尝试修改一些最初用于非分组条形图的代码，用于制作下图：

问题：

现在我正在尝试为每个站点绘制多种空气污染物。

我正在融化两个单独的数据框（一个带有平均值，一个带有置信区间），然后将它们连接在一起。我已经成功地制作了一个分组条形图，但是错误条看起来很疯狂！

如何正确映射我的误差线，以便它们模仿上面的非分组条形图？

可重现的例子：

在下面查看我的整个数据来源：

## mean values generated from raw data for each pollutant by site:
df.mean <- structure(list(id = structure(1:5, .Label = c("A", "B", "C", "D", "E"), class = "factor"), co_mean = c(0.00965315315315315, 0.201591548253404, 0.180300223214286, 0.14681828358209, 0.136609422703303), no_mean = c(2.09379071379071, 7.17386693309651, 5.11211979166667, 7.070375, 8.84492922564529), no2_mean = c(2.90698198198198, 15.3616940497336, 14.4540014880952, 17.8782126865672, 9.94047529836248), o3_mean = c(0.848970893970894, 19.6143709295441, 18.0919508928571, 19.1743544776119, 23.300829170136)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names = c("id", "co_mean", "no_mean", "no2_mean", "o3_mean"), row.names = c(NA, -5L))

## confidence intervals generated from raw data for each pollutant by site:
df.ci <- structure(list(id = structure(1:5, .Label = c("A", "B", "C", "D", "E"), class = "factor"), co_ci = c(0.00247560132518893, 0.00347796717254879, 0.00376771895817099, 0.025603853701267, 0.00232362415184514), no_ci = c(0.955602056071903, 0.179936357209358, 0.166243603959864, 0.413094097187208, 0.20475667069271), no2_ci = c(0.975169763947207, 0.251717055459865, 0.230073674418165, 0.479358833879918, 0.148588790912564), o3_ci = c(0.22710620006376, 0.283390020715785, 0.279702181925963, 0.754017640698111, 0.376479324970397)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names = c("id", "co_ci", "no_ci", "no2_ci", "o3_ci"), row.names = c(NA, -5L))

## convert each df to long-format:
df.mean.long <- melt(df.mean)
df.ci.long <- melt(df.ci)

## join two long dfs back together for plotting:
df.long.join <- full_join(df.mean.long, df.ci.long, by="id")

## generate confidence intervals relative to each mean:
limits <- aes(ymax = value.x + value.y, ymin = value.x-value.y) ## this is likely the problem!

## create our barplot:
barplot <- ggplot(df.long.join, aes(x=id, y=value.x, fill = variable.x)) + 
    geom_bar(position="dodge", stat="identity") + 
    geom_errorbar(limits, position = "dodge", width = 0.25)

barplot

先感谢您！

Answer 1

您的连接正在添加额外的行，因此会添加额外的误差线，因为id每个数据框中的每个级别都有四个匹配的副本。误差线也不会像条形一样躲避相同的数量。

下面的代码对数据进行整形以获得所需的连接，并使用分面来避免需要图例。您可以根据要突出显示的比较来切换 x 变量和 faceting 变量。

为了塑造数据，目标是在id和上进行连接pollutant，因此我们需要获取长格式的每个数据帧，并在每个数据帧中获取常见的污染物名称。

我们首先df.mean使用长格式gather（tidyr本质上等同melt于reshape2包中的函数）。separate有没有给我们一个只有污染物缩写的列，没有_mean附加。然后我们去掉用mean创建的不需要的列separate（尽管我们不必这样做）。

现在我们对 做同样的事情df.ci，但我们还将value列的名称更改为 ，ci以便它与value我们在其中创建的列不同df.mean。

将left_join两个重新整形的数据框组合成一个准备绘图的数据框。

library(tidyverse)

df.mean %>% 
  gather(key, value, -id) %>% 
  separate(key, c("pollutant", "mean")) %>%
  select(-mean) %>% 
  left_join(df.ci %>% 
              gather(key, value, -id) %>% 
              separate(key, c("pollutant", "ci")) %>% 
              select(id, pollutant, ci=value)) %>% 
  ggplot(aes(x=pollutant, y=value, fill = pollutant)) + 
    geom_bar(position=position_dodge(0.95), stat="identity") + 
    geom_errorbar(aes(ymax=value + ci, ymin=value-ci), position = position_dodge(0.95), width = 0.25) +
    facet_grid(. ~ id) +
    guides(fill=FALSE)