如何为两个主题创建两个条形图，在 x 轴上有多个列？

Question

我需要为 x 轴上不同列的两种动物创建条形图。

为了更清楚

我的数据是这样的：

ID, Type, Baseline_Respiratory_Rate (BLRR), Day3_RR, Day7_RR, Day14_RR
1 Stroke   233
2 Stroke  200
3 Sham   250
4 Sham   450
5 Sham   350
6 Stroke  234
7 Stroke   180
8 Sham    300
9 Sham    250
10 Stroke  166

所以我需要在 x 轴（基线、第 3 天、第 7 天、第 4 天）上绘制不同天的平均呼吸频率，并且每天有两个条形图，一个用于中风，一个用于假手术，都在同一条上情节。

作为初学者，我想不出办法，我正在尝试系统地学习 R，但我现在需要学习这个。

非常感谢

Answer 1

在您的数据中，缺少第 3 天以后的值。因此，我将使用以下较小的数据集进行说明。

ID;Type;baseline;day1
1;Stroke;233;133
2;Stroke;200;100
3;Sham;250;200
4;Sham;450;300
5;Sham;350;200
6;Stroke;234;230
7;Stroke;180;190
8;Sham;300;290
9;Sham;250;150
10;Stroke;166;200

将其放入名为“动物”的数据框中。现在

tmp<-aggregate(animals[,3:4],list(type=animals$Type),mean)

给出每天和类型的平均呼吸量。要获得条形图，请使用

barplot(as.matrix(tmp[2:3]),beside=TRUE)

您可以通过添加图例、轴标签等来使条形图更漂亮...我把它留给您。

Answer 2

这是使用“Tidyverse”的典型工作流程选项 - 还有其他方法可以实现这一点..

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

df %>% 
  pivot_longer(-c(id, type)) %>% 
  mutate(name = factor(name, levels = c("blrr", "day3_rr", "day7_rr", "day14_rr"))) %>% 
  group_by(name, type) %>%
  summarise(avg = mean(value)) %>% 
  ggplot(aes(name, avg, fill = type))+
  geom_col(position = position_dodge())

**data**

#to make the outcome repeatable
set.seed(123)

#representative dataset
df <- data.frame(id = 1:10,
                 type = sample(c("Stroke", "Sham"), 10, replace = TRUE),
                 blrr = runif(10, 150, 450),
                 day3_rr = runif(10, 150, 450),
                 day7_rr = runif(10, 150, 450),
                 day14_rr = runif(10, 150, 450))

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021-04-09 创建}

Answer 3

这是使用假数据的完整解决方案：

library(tidyverse)

# add fake data for Day 3, 7, 14 
set.seed(123)
Day3_RR <- sample(166:450,10)
Day7_RR <- sample(166:450,10)
Day14_RR <- sample(166:450,10)
BLRR <- c(233, 200, 250, 450, 350, 234, 180, 300, 250, 166)
Type <- c("Stroke", "Stroke", "Sham", "Sham", "Sham", "Stroke", "Stroke", "Sham", "Sham", "Stroke") 
ID <- 1:10
df <- cbind(ID, Type, BLRR, Day3_RR, Day7_RR, Day14_RR)

# tweak dataframe, to longformat with `pivot_longer` from `tidyr` package
df <- df %>% 
  as_tibble() %>% 
  type.convert(as.is = T) %>% 
  pivot_longer(
    cols= c(starts_with("Day"), BLRR), 
    names_to = "time",
    values_to = "RR"
  ) %>% 
  mutate(time = factor(time, levels = c("BLRR", "Day3_RR", "Day7_RR", "Day14_RR"))) %>% 
  group_by(Type, time) %>% 
  dplyr::summarise(avg_RR = mean(RR, na.rm=TRUE)) %>% 
  ungroup()


ggplot(df, aes(x=time, y=avg_RR, fill = Type)) + 
  geom_bar(stat="identity", position = "dodge") + 
  geom_text(aes(label=round(avg_RR)), position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.25) +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme_bw()