来自`mids`对象的ggplot中的条形图

Question

尽管已经使用过几次ggplot，但我真的很难在这个问题上取得任何进展。我想在没有我使用ggplot的恶劣尝试的情况下解释我想要做的事情是最简单的。以下是非常难看的，但它是我现在能够管理的最好的:(

require(mice)
impute <- mice(nhanes, seed = 101)

counts <- table(nhanes$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="observed")

x11()
counts <- table(complete(impute,1)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 1")

x11()
counts <- table(complete(impute,2)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 2")

x11()
counts <- table(complete(impute,3)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 3")

x11()
counts <- table(complete(impute,4)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 4")

x11()
counts <- table(complete(impute,5)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 5")

我想创建一个漂亮的图表网格，在ggplot中显示这些类型的条形图 - 例如，1行6，所有在y轴上具有相同的比例，以便可以轻松比较它们。

我想我应该使用ldt <-complete(impute,"long", include=TRUE)然后使用melt(ldt, c(".imp",".id","hyp"))，但我无法解决如何在此之后调用ggplot :(

请注意，我的实际数据中有许多不同的变量，这仅适用于分类变量。我以为我可以创建一个函数然后使用sapply运行它，但仅限于分类列？但我不知道该怎么做！

Answer 1

几点

1. 您需要将hyp或有问题的变量作为一个因素。删除最容易 执行此操作之前的NA值。
2. facet_wrap（一个变量）或facet_grid（一个或多个变量）将很好地为您排列情节。

例如

ldt <-complete(impute,"long", include=TRUE)

ggplot(ldt[!is.na(ldt$hyp),], aes(x= factor(hyp))) + 
  geom_bar() + 
  facet_wrap(~.imp, nrow = 1) +
  xlab('Observed') +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))



以长格式

现在您希望facet_grid与scales = 'free_y'

all_long <- melt(ldt, c(".imp",".id","hyp"))
ggplot(all_long[!is.na(all_long$hyp),], aes(x= factor(hyp))) + 
  geom_bar() + 
  facet_grid(variable ~.imp, scales = 'free_y') +
  xlab('Observed') +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))