绘制平均值，标准偏差，均值的标准误差和置信区间

Question

我正在使用R来绘制统计图。我可以绘制简单的图表。但是，我不知道如何绘制复杂的数据。

有人可以帮我把所有这些信息整理成图表吗？不包括N（计数）。

我的数据集

$ df <- read.csv("database.csv", header=TRUE, sep=",")
$ df

# df is 'data frame'
# Gives count (N), mean, standard deviation (sd), standard error of the mean (se), 
# and confidence interval (ci)

                   method   N       mean          sd           se          ci
4                       A 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
6                       B 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
11                      C 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
12                      D 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
10                      E 100  0.3757940 0.027337627 0.0027337627 0.005424378
1                       F 100  0.3715910 0.006180728 0.0006180728 0.001226391
3                       G 100  0.3642126 0.051949010 0.0051949010 0.010307811
5                       H 100  0.3615370 0.006790384 0.0006790384 0.001347359
9                       I 100  0.3589878 0.010288660 0.0010288660 0.002041493
13                      J 100  0.3585191 0.030658287 0.0030658287 0.006083269
2                       K 100  0.3570351 0.013531711 0.0013531711 0.002684985
7                       L 100  0.3497304 0.078784858 0.0078784858 0.015632625
8                       M 100  0.2994054 0.009305584 0.0009305584 0.001846430

我需要一个包含数据集所有信息的简单图表。

注意：不需要计数（N）和均值（se）的标准误差。

例如，如何创建条形图并添加置信区间？

其他例如：

Answer 1

names=data$method
x = 1:13*2-1
CI.up = as.numeric(data$mean)+as.numeric(data$ci)
CI.dn = as.numeric(data$mean)-as.numeric(data$ci)
plot(data$mean~x, cex=1.5,xaxt='n',ylim=c(0.3,0.40), xlab='',ylab='lalala!', main='blahblahblah',col='blue',pch=16)
axis(1, at=x, labels=names)
arrows(x,CI.dn,x,CI.up,code=3,length=0.2,angle=90,col='red')
legend("bottomleft",paste(names,": S.E=",data$se),ncol=6,text.width=1)

输出

Answer 2

这将绘制您的数据。

ggplot(melt(df, id.vars=c("method", "N")), aes(method, value)) + 
geom_bar(stat="identity") + facet_wrap(~variable)