Comment obtenir un graphique à barres avec plusieurs variables côte à côte, regroupées par un facteur
J'ai un jeu de données qui ressemble à celui-ci ci-dessous. J'essaie de créer un diagramme en barres avec la variable de regroupement genre, avec toutes les variables côte à côte sur l'axe des x (groupées par sexe comme facteur de remplissage avec des couleurs différentes) et les valeurs moyennes des variables sur l'axe des y (représentant essentiellement des pourcentages)
tea coke beer water gender
14.55 26.50793651 22.53968254 40 1
24.92997199 24.50980392 26.05042017 24.50980393 2
23.03732304 30.63063063 25.41827542 20.91377091 1
225.51781276 24.6064623 24.85501243 50.80645161 1
24.53662842 26.03706973 25.24271845 24.18358341 2
En fin de compte, je veux obtenir un barplot comme celui-ci 
des suggestions comment faire cela? J'ai fait des recherches mais je ne trouve que des exemples de facteurs sur l'axe des x, pas de variables groupées par un facteur. toute aide serait appréciée!
Vous pouvez utiliser l'agrégat pour calculer les moyennes:
means<-aggregate(df,by=list(df$gender),mean)
Group.1 tea coke beer water gender
1 1 87.70171 27.24834 24.27099 37.24007 1
2 2 24.73330 25.27344 25.64657 24.34669 2
Débarrassez-vous de la colonne Group.1
means<-means[,2:length(means)]
Ensuite, vous devez reformater les données pour qu'elles soient au format long:
library(reshape2)
means.long<-melt(means,id.vars="gender")
gender variable value
1 1 tea 87.70171
2 2 tea 24.73330
3 1 coke 27.24834
4 2 coke 25.27344
5 1 beer 24.27099
6 2 beer 25.64657
7 1 water 37.24007
8 2 water 24.34669
Enfin, vous pouvez utiliser ggplot2 pour créer votre tracé:
library(ggplot2)
ggplot(means.long,aes(x=variable,y=value,fill=factor(gender)))+
geom_bar(stat="identity",position="dodge")+
scale_fill_discrete(name="Gender",
breaks=c(1, 2),
labels=c("Male", "Female"))+
xlab("Beverage")+ylab("Mean Percentage")
Vous pouvez tracer les moyennes sans recourir à des calculs externes et à des tables supplémentaires en utilisant stat_summary(...). En fait, stat_summary(...) a été conçu pour ce que vous faites exactement.
library(ggplot2)
library(reshape2) # for melt(...)
gg <- melt(df,id="gender") # df is your original table
ggplot(gg, aes(x=variable, y=value, fill=factor(gender))) +
stat_summary(fun.y=mean, geom="bar",position=position_dodge(1)) +
scale_color_discrete("Gender")
stat_summary(fun.ymin=min,fun.ymax=max,geom="errorbar",
color="grey80",position=position_dodge(1), width=.2)
Pour ajouter des "barres d'erreur", vous pouvez également utiliser stat_summary(...) (ici, j'utilise les valeurs min et max plutôt que sd car vous avez si peu de données).
ggplot(gg, aes(x=variable, y=value, fill=factor(gender))) +
stat_summary(fun.y=mean, geom="bar",position=position_dodge(1)) +
stat_summary(fun.ymin=min,fun.ymax=max,geom="errorbar",
color="grey40",position=position_dodge(1), width=.2) +
scale_fill_discrete("Gender")
En utilisant reshape2 et dplyr. Vos données:
df <- read.table(text=
"tea coke beer water gender
14.55 26.50793651 22.53968254 40 1
24.92997199 24.50980392 26.05042017 24.50980393 2
23.03732304 30.63063063 25.41827542 20.91377091 1
225.51781276 24.6064623 24.85501243 50.80645161 1
24.53662842 26.03706973 25.24271845 24.18358341 2", header=TRUE)
Obtenir des données sous forme correcte:
library(reshape2)
library(dplyr)
df.melt <- melt(df, id="gender")
bar <- group_by(df.melt, variable, gender)%.%summarise(mean=mean(value))
Traçage:
library(ggplot2)
ggplot(bar, aes(x=variable, y=mean, fill=factor(gender)))+
geom_bar(position="dodge", stat="identity")
