如何在 ggplot2 中创建汇总数据框的缩放和多面聚集条形图？

Question

我正在尝试创建一个条形图网格，以显示不同物种的平均值。我正在为这个问题使用iris 数据集。

我总结了数据，将其融合成长形，并尝试使用facet_wrap。

iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(M.Sepal.Length=mean(Sepal.Length),
            M.Sepal.Width=mean(Sepal.Width),
            M.Petal.Length= mean(Petal.Length),
            M.Petal.Width=mean(Petal.Width)) %>%
  gather(key = Part, value = Value,  M.Sepal.Length:M.Petal.Width) %>%
ggplot(., aes(Part, Value, group = Species, fill=Species)) +
  geom_col(position = "dodge") + 
  facet_grid(cols=vars(Part)) + 
  facet_grid(cols = vars(Part))

但是，我得到的图表有 x.axis 标签，这些标签串在每个方面网格上。此外，聚类图不在每个构面框内居中。相反，它们出现在各自 x 轴标签的位置。我想去掉 x 轴标签，使图表居中，并在每个方面内缩放图表。

这是结果图的图像，上面标有我的预期输出：

Answer 1

也许这就是你要找的东西？

主要变化是：

1. 删除 Part 作为映射到 x 的变量，这样数据就会绘制在每个方面的相同位置
2. 切换到facet_wrap，这样你就可以使用scales = "free_y"
3. 使用labs手动添加x标题
4. 添加 theme 以消除 x 轴刻度和刻度标签。

library(ggplot2)
library(dplyr) # Version >= 1.0.0
iris %>%
    group_by(Species) %>%
    summarise(across(1:4, mean, .names = "M.{col}")) %>%
    gather(key = Part, value = Value,  M.Sepal.Length:M.Petal.Width) %>%
ggplot(., aes(x = 1, y = Value, group = Species, fill=Species)) +
  geom_col(position = "dodge") + 
  facet_wrap(.~Part, nrow = 1, scales = "free_y") +
  labs(x = "Part") + 
  theme(axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank()) 

我还冒昧地使用新的 across 功能将您的手动呼叫切换到 summarise。

您还可以通过以下方式计算误差线：

library(tidyr)
iris %>%
    group_by(Species) %>%
    summarise(across(1:4, list(M = mean, SE = ~ sd(.)/sqrt(length(.))),
                     .names = "{fn}_{col}")) %>%
    pivot_longer(-Species, names_to = c(".value","Part"),
                 names_pattern = "([SEM]+)_(.+)") %>% 
ggplot(., aes(x = 1, y = M, group = Species, fill=Species)) +
  geom_col(position = "dodge") + 
  geom_errorbar(aes(ymin = M - SE, ymax = M + SE), width = 0.5,
                position = position_dodge(0.9)) +
  facet_wrap(.~Part, nrow = 1, scales = "free_y") +
  labs(x = "Part", y = "Value") + 
  theme(axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank())