跨两个数据帧创建相同的变量（dplyr）

Question

我将治疗组和对照组分别存储在两个 df 中。 我有兴趣在同一图表中为两组呈现两个变量 1) 情绪和 2) month_year。 df 中的每一行代表一条推文，后跟预测的情绪和写入它的 month_year。例如，在对照组中，数据如下所示：

tweet sentiment   month_year
xyz   negative.   March_2022
xyz   positive.   March_2022
xyz   neutral.    March_2022
xyz   negative.   April_2022

同样，治疗组 df 的结构如下：

tweet sentiment   month_year
xyz   negative.   March_2022
xyz   positive.   March_2022
xyz   positive.    March_2022
xyz   positive.   April_2022

我很感兴趣地计算两个群体之间每月负面推文的份额。

这是我为一组创建图表的尝试。但是，我有兴趣在下面生成相同的指标，但同时为两个组生成，这样我就可以在同一个图表中显示它们，我可以在其中比较两个组在整个时间内的趋势。

创建一个变量计数 1-负面情绪帖子和 2-他们每月的份额

sentiment_monthly <- control_group  %>%
 group_by(month_year) |>
   #group_by(treatment_details) |>
  summarise(sentiment_count = n(),
            negative_count = sum(sentiment_human_coded == "negative"),
            negative_share = negative_count/sentiment_count * 100) 

以下是“情绪月刊”pdf的数据示例：

dput(sentiment_monthly[1:5],)

输出：

structure(list(month_year = structure(c(2011.16666666667, 2011.25, 
2011.41666666667, 2011.75, 2011.83333333333, 2011.91666666667, 
2012.08333333333, 2012.16666666667, 2012.25, 2012.33333333333
), class = "yearmon"), sentiment_count = c(272L, 62L, 64L, 434L, 
111L, 59L, 72L, 144L, 43L, 17L), negative_count = c(27L, 23L, 
47L, 317L, 79L, 27L, 25L, 78L, 27L, 3L), negative_share = c(9.92647058823529, 
37.0967741935484, 73.4375, 73.0414746543779, 71.1711711711712, 
45.7627118644068, 34.7222222222222, 54.1666666666667, 62.7906976744186, 
17.6470588235294), year = c(2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 2011, 
2012, 2012, 2012, 2012)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

然后是：

按月可视化负面情绪

ggplot(data = sentiment_monthly, aes(x = as.Date(month_year), y = negative_share)) +
    geom_bar(stat = "identity", fill = "#FF6666", position=position_dodge()) + 
    scale_fill_grey() +
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%b %Y") +
    theme(plot.title = element_text(size = 18, face = "bold")) +
  theme_bw()+
   theme(axis.title.x=element_blank(),
                      axis.ticks.x=element_blank()) + # remove x-axis label
    theme(plot.title = element_text(size = 5, face = "bold"),
          axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5))

输出：

根据以下有用的建议，我这样做了：

control_graph |> select(month_year,group, negative_share) |> 
  filter(group == "control")

treatment_graph |> select(month_year,group, negative_share) |> 
 filter(group == "treatment")
control_graph |> 
  bind_rows(treatment_graph) |> 
ggplot(aes(x = as.Date(month_year), y = negative_share, fill = group)) + 
  geom_bar(stat = "identity", position=position_dodge())

但是，我不断收到此错误消息

“bind_rows() 中的错误： ！无法组合 ..1$month_year 和 ..2$month_year 。 回溯：

1. ggplot2::ggplot(...)
2. dplyr::bind_rows(control_graph, treatment_graph)
3. vctrs::vec_rbind(!!!dots, .names_to = .id) bind_rows(control_graph, treatment_graph) 错误：”

Answer 1

您可以尝试将两个数据框置于相似的结构中，bind_rows 并创建一个分组条形图，如下所示：

library(tidyverse)
control <- gapminder::gapminder |> select(year,continent, gdpPercap) |> 
  filter(continent == "Asia")

treatment <-  gapminder::gapminder |> select(year,continent, gdpPercap) |> 
  filter(continent == "Europe")


control |> 
  bind_rows(treatment) |> 
  ggplot(aes(x=year, y = gdpPercap, fill = continent)) + 
  geom_bar(stat = "identity", position=position_dodge())