使用ggplot2绘制一组数据

Question

旧帖子的新增内容：

如果我希望有人为我做这项工作，我道歉！这绝对不是我的意图。

使用dput，输出给了我以下内容：

    structure(list(Reported.Behavior = structure(c(3L, 6L, 2L, 1L, 
8L, 7L, 4L, 5L), .Label = c("Alcohol-marijuana", "Depression/Suicidal Ideation", 
"Homophobic Teasing", "Parent Communication", "Parent Support", 
"Peer Victimization", "Racism", "School climate"), class = "factor"), 
    Heterosexual.Mean = c(0.2, 0.45, 0.63, 0.8, 1.79, 0.61, 1.89, 
    3.31), Heterosexual.SD = c(0.66, 0.75, 0.67, 0.97, 0.49, 
    0.67, 0.95, 0.65), Questioning.Mean = c(0.84, 0.95, 1.07, 
    1.36, 1.63, 1.03, 1.79, 2.83), Questioning.SD = c(1.33, 1.18, 
    0.95, 1.51, 0.65, 0.82, 1.13, 0.93), LGB.Mean = c(0.57, 0.56, 
    0.77, 1, 1.72, 0.82, 1.84, 3.14), LGB.SD = c(1.13, 0.9, 0.82, 
    1.16, 0.56, 0.76, 1.07, 0.8), ANOVA.F.Value = c(375.94, 166.54, 
    176.54, 138.82, 49.13, 193.31, 5.63, 231.73), ANOVA.Effect.Size = c(0.05, 
    0.03, 0.03, 0.02, 0.01, 0.03, 0, 0.03)), .Names = c("Reported.Behavior", 
"Heterosexual.Mean", "Heterosexual.SD", "Questioning.Mean", "Questioning.SD", 
"LGB.Mean", "LGB.SD", "ANOVA.F.Value", "ANOVA.Effect.Size"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

我尝试了各种ggplot命令，例如:(我的数据集名称= lgbtq）

ggplot（All.Means，aes（Mean.Values，Homophobic.Teasing，color = Mean.Values））+ geom_bar（）

然而，这仅产生了同性恋戏弄手段的图表。我试图找到一种方法将所有的行为手段放在同一个图形上（即并排的条形图，按性别进行颜色编码）

我试图通过生成仅包含一种行为的csv文件来操纵数据。例如：

ggplot(data = Peer.Victimization.Means, aes(x = Mean.Values, y = Peer.Victimization, color = Mean.Values)) + geom_bar(color = "black", fill = "red")

然而，哪个有效，我想找到一种方法来使用整个数据集。

我看到帖子提到'融化'功能，但尚未成功。 ：/ 任何建议将不胜感激！

这是我第一次使用“R”，所以请知道我是一名初学者。对于课程作业，我使用的是具有以下列标题的数据集：

报告的行为（包括8个不同的行为名称） 异性平均值（包括每个行为的值） 质疑均值（包括每个行为的值） LGB Mean（包括每个行为的值）

我想用ggplot2来绘制这些数据。如果我能够生成具有以下内容的条形图，那将是理想的：

Y轴：“平均值” X轴：“报告行为”，对于每个报告的行为，我希望有3个单独的条，并排（异性平均值，询问平均值和LGB平均值）。然后，如果我可以对这些进行颜色编码，那将是理想的。

因此，总体而言，Y轴代表平均值，X轴列出所有报告的行为，每个行为都有3个条形图，比较3种不同的性行为。任何帮助都会非常感激!!!!

杰西

Answer 1

重新排列数据：

library(reshape2)
mdat <- melt(dat[,1:7]) ## Drop ANOVA vars
mdat <- data.frame(mdat,colsplit(mdat$variable,"\\.",c("type","val")))
cdat <- dcast(mdat,Reported.Behavior+type~val)

画画。

library(ggplot2)
ggplot(cdat,aes(x=Reported.Behavior,y=Mean,fill=type))+
    geom_bar(stat="identity",position="dodge")+
    ## ugly!
    ## geom_linerange(aes(ymin=Mean-SD,ymax=Mean+SD),
    ##   position=position_dodge(width=0.9))+
    coord_flip()

• coord_flip()很不错，因为它更容易阅读标签。
• 此处有注释掉的代码添加显示+/- 1 SD的行 - 我没有添加它们因为SD太大而且情节非常难看 - 你应该考虑一下......
• 条形图很熟悉，但geom_point()可能更漂亮（更少＆＃34;非数据墨水＆＃34; sensu Tufte）