我有一个宽格式的数据框，其中包含人口统计详细信息和各种问卷分数。
数据集如下所示：
id <- c(1, 2, 3, 4, 5)
gender <- c("Male", "Female", "Male", "Female", "Male")
group <- c("A", "A", "B", "C", "B")
subscale_1 <- c(NA, NA, 3, 2, 3)
subscale_2 <- c(3, 3, NA, 2, NA)
subscale_3 <- c(3, 2, 5, NA, 1)
subscale_4 <- c(1, NA, 3, NA, 5)
subscale_5 <- c(NA, 5, NA, 8, NA)
df <- data.frame(id, gender, group, subscale_1, subscale_2,
subscale_3, subscale_4, subscale_5)
我想循环创建多个箱图，其中x轴是人口统计列之一，而y轴是问卷分数列之一。例如，我的一个箱形图可以具有组的x轴，其中y轴为subscale_1。
但是，并非每个参与者都必须回答特定问卷。因此，将有不同的参与者组在特定的问卷评分栏中具有NA。例如，属于A组的人将在subscale_1列中拥有NA。对于subscale_2列，B组中的参与者不需要完成它等等。
在循环创建箱图时，我希望R从x轴中删除这些未使用的因子。因此，箱形图（x = group，y = subscale_1）应仅包含x轴上的B组和C组。同样，一个箱形图，其中（x = group，y = subscale_2）应该只包含x轴上的A组和C组。
我设法使用以下代码循环创建多个图：
lapply(names(df)[which(names(df) == "subscale_1"):
which(names(df) == "subscale_5")], function(x)
{ggplot(df, aes_string(x = "group", y = x)) + geom_boxplot()})
我已经关注了其他一些Stackoverflow线程，其他人建议为scale_x_discrete和scale_fill_discrete添加drop = TRUE。我已经尝试过，但未使用的x轴因子不会从创建的箱图中删除。一个非常有用的线程here建议使用df [！is.na（df $ questionnaire_column），]，但由于我的y轴不同，我不知道如何将迭代指定为我的lapply代码。
将来，我仍然会做类似于上面的事情。我可能正在使用条形图，而不是箱形图。简单地用geom_bar替换geom_boxplot仍然可以使代码工作，或者我是否需要在编辑代码时进行大修？因为我正在考虑通过所有问卷评分栏中的特定人口统计变量（例如，群体，性别等）来查看均值/中位数。
谢谢！