相关疑难解决方法(0)

我试图通过根据因子变量引入构面来修改简单森林图的示例.

假设这个结构的数据:

test <- structure(list(characteristic = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L
), .Label = c("Factor1", "Factor2", "Factor3"), class = "factor"), 
    es = c(1.2, 1.4, 1.6, 1.3, 1.5), ci_low = c(1.1, 1.3, 1.5, 
    1.2, 1.4), ci_upp = c(1.3, 1.5, 1.7, 1.4, 1.6), label = structure(c(1L, 
    3L, 5L, 2L, 4L), .Label = c("1.2 (1.1, 1.3)", "1.3 (1.2, 1.4)", 
    "1.4 (1.3, 1.5)", "1.5 (1.4, 1.6)", "1.6 (1.5, 1.7)"), class = "factor"), 
    set = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label …

我正在尝试使用ggplot2制作更好的R基础图.不仅有一个共同的传奇,而且因为我喜欢ggplot2样式和自定义.我的数据由3个单独的数据集组成,这些数据集包含几组(但不同)治疗的相同的两组观察结果.因此,我想在1个图中生成3个单独的图,但是具有不同的因子水平.为了说明我的观点,这里的第一个图像是我到目前为止用R base生成的图像:

我尝试使用与我的数据具有完全相同结构的伪数据生成ggplot2图:

foo<-data.frame(c(letters,letters),c(rep('T1',26),rep('T2',26)),
runif(52),rep(c(rep('Ori1',12),rep('Ori2',8),rep('ori3',6)),2))
names(foo)<-c('Treatment','Type','Count','Origin')

a<-ggplot(foo,aes(x = factor(Treatment),y = Count))
a+ facet_grid(Origin~., scales="free_y", space="free") + 
geom_bar(stat="identity",aes(fill=factor(foo$Type)),position="dodge")
+theme_bw()+theme(axis.text.x=element_text(angle=60,hjust=1))+coord_flip()

这给了我以下不良后果.

我知道堆栈溢出主题从ggplot2中的Facet中删除未使用的因子以及如何从ggplot2 facets中删除空因子？但是,他们没有处理我试图在这里实现的聚类条形图,我觉得它们是问题,但现在不知道如何解决它.欢迎所有指针.

很少有线程处理类似的问题，但我确实没有设法让这个线程像我期望的那样工作。

我有这个数据集：

      Item AssetClass   variable   value
89   F/EER    Hybrids 2016-09-15  5.0014
103 F/SOLG         MA 2016-09-15  1.5829
104  F/SOP         MA 2016-09-15 -5.4365
105  F/SRV         MA 2016-09-15  6.1000
49   F/EER    Hybrids 2016-06-15  0.7179
63  F/SOLG         MA 2016-06-15  0.0000
64   F/SOP         MA 2016-06-15  4.7124
65   F/SRV         MA 2016-06-15 13.5132
9    F/EER    Hybrids 2016-03-15  0.9599
23  F/SOLG         MA 2016-03-15  0.0000
24   F/SOP         MA 2016-03-15  6.6873
25   F/SRV         MA 2016-03-15  9.9191

具有以下结构：

'data.frame':   12 obs. of  4 variables:
 $ Item      : Factor w/ 40 levels …

我想使用 ggplot 绘制以下图：

这是我的 df 结构的一个例子（有点，不按数据比例绘制）：

example.df = data.frame(mean = c(0.3,0.8,0.4,0.65,0.28,0.91,0.35,0.61,0.32,0.94,0.1,0.9,0.13,0.85,0.7,1.3), 
                            std.dev = c(0.01,0.03,0.023,0.031,0.01,0.012,0.015,0.021,0.21,0.13,0.023,0.051,0.07,0.012,0.025,0.058),
                            class = c("1","2","1","2","1","2","1","2","1","2","1","2","1","2","1","2"),
                            group = c("group1","group2","group1","group2","group1","group2","group1","group2","group1","group2","group1","group2","group1","group2","group1","group2"))

该数据框由 16 个重复组成，每个重复具有给定的平均值和给定的标准偏差。

对于每个重复，我想绘制置信区间，图中示例中的大点是平均估计值，条形的长度是标准偏差的两倍。

另外，我想在同一行中绘制两个不同的副本，但颜色不同，按类别着色，红色是 1 类，蓝色是 2 类。

最后，我想将整个情节划分为对应于两个不同组的两个面板（在同一行中）。

我试着查看这个网站，http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/，但无法弄清楚如何为这个结构的任何数据框自动化这个，有 X 个组（在本例中为 2)，并且每组 K 次重复（在本例中为 8、4 个第 1 类和第 4 个第 2 类）。

有没有使用 ggplot 或标准 r pkg 库来做到这一点的好方法？

以mpg数据集为例，我想facet_grid()在每个制造商下仅列出相关模型的地方使用。

该代码似乎有效（左图）

library(ggplot2)
qplot(cty, model, data=mpg) +
  facet_grid(manufacturer ~ ., scales = "free", space = "free")

但这不是（对）

ggplot(mpg) +
  geom_bar(aes(x = model, y = cty), stat = "identity") +
  coord_flip() +
  facet_grid(manufacturer ~ ., scales = "free", space = "free")

我看到了此线程，但无法正常工作： 带刻面的水平条形图

有什么想法吗？