如何使用 ggplot 和 aes 函数在 R 中创建分组条形图？

Question

我正在尝试从以下数据（从 ddply 函数返回）创建分组条形图，其中 x 轴具有所有 4 个 CWD 变量（对于 2 个站点中的每一个），y 轴是平均值。

我的代码是：

library(plyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)

 ddply(data, c("Site","Plot","Cover"), summarise, mean=mean(Height), sd=sd(Height), 
    sem=sd(Height)/sqrt(length(Height)))

BranchSize <- ddply(data, c("Site","CWD"), summarise, mean=mean(Volume),
    sd=sd(Volume), sem=sd(Volume)/sqrt(length(Volume)))

它返回这个表。此表是否已经是一个数据框，还是我需要将其设为一个才能使用它？

  Site    CWD        mean         sd        sem
1 High   Bark    975.7273   2603.077   554.9780
2 High Branch  36827.7735 107668.064 13056.6706
3 High   Cage 116041.4286 154934.888 58559.8832
4 High    Log  73463.3636 121054.372 25808.8788
5  Low   Bark     40.0000         NA         NA
6  Low Branch   1323.8280   2304.571   595.0377
7  Low   Cage    101.5000         NA         NA
8  Low    Log 102600.0000         NA         NA

然后使用此代码：

limits <- aes(ymax = BranchSize$mean + BranchSize&se, 
    ymin=BranchSize$mean - BranchSize&se)
CWDVol<-ggplot(data = BranchSize, 
    aes(x = factor(CWD), y = mean, fill = factor(Site)))
CWDVol

当我运行这个命令时，我的情节出现了，但没有条形图。

然后当我运行这个时：

CWDVol + geom_bar(stat = "identity", position_dodge(0.9)) + 
    geom_errorbar(limits, position = position_dodge(0.9), width = 0.25) + 
    labs(x = "CWD Type", y = "Average Volume") + 
    ggtitle("Average CWD Size in each Site") + 

    scale_fill_discrete(name = "Site")

我不断收到此错误： "错误：必须由aes() 或aes_() 创建映射"

任何提示将不胜感激。

Answer 1

tl;dr您遗漏了position 参数的名称，因此geom_bar 假定position_dodge(0.9) 是mapping 参数。一旦你修复它，一切似乎都运行良好。

BranchSize <- read.table(header=TRUE,text="
Site    CWD        mean         sd        sem
High   Bark    975.7273   2603.077   554.9780
High Branch  36827.7735 107668.064 13056.6706
High   Cage 116041.4286 154934.888 58559.8832
High    Log  73463.3636 121054.372 25808.8788
Low   Bark     40.0000         NA         NA
Low Branch   1323.8280   2304.571   595.0377
Low   Cage    101.5000         NA         NA
Low    Log 102600.0000         NA         NA")

library(ggplot2)
limits <- aes(ymax=mean+sem, ymin=mean-sem)
CWDVol <- ggplot(data=BranchSize,
                 aes(x=factor(CWD),y=mean,fill=factor(Site)))
CWDVol + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.9))+
   geom_errorbar(limits, position = position_dodge(0.9), width = 0.25) + 
   labs(x = "CWD Type", y = "Average Volume") + 
   ggtitle("Average CWD Size in each Site")+
   scale_fill_discrete(name = "Site")+
   scale_y_log10()

其他一些建议：

• 不要在映射中使用$，这只会带来麻烦
• 是否可以使用 +/- 2 SEM（或 1.96 SEM）作为置信区间？ （否则，您所有的观众可能都会尝试在他们的脑海中进行这种转变。）

代码运行结果如下