r - 多个ICC分组条形图R
问题描述
我正在尝试为相同定量变量的多个类内系数制作分组条形图,在不同因素(“constructeur”、“coup”...“pitch”)的标准化前后估计。这是我的数据集的前 5 行:
ICC_intra_observ_3D <- read.csv2("~/Documents/ICC_intra_observ_3D_av_ap_H.csv")
ICC_intra_observ_3D[c(1:5),]
Texture_Feature ICC_intra_observ_3D_av_H ICC_ap_H_constructeur ICC_ap_H_coup ICC_ap_H_detect ICC_ap_H_filter ICC_ap_H_kv ICC_ap_H_mAs ICC_ap_H_pitch
1 CONVENTIONAL_HUmin 11.18 22.26 11.3 13.86 22.94 11.74 18.84 14.26
2 CONVENTIONAL_HUmean 91.16 91.06 91.05 92.09 89.33 90.79 88.2 92.26
3 CONVENTIONAL_HUstd 60.16 62.09 60.34 62.26 63.64 60.22 61.94 59.96
4 CONVENTIONAL_HUmax 76.36 77.09 76.41 80.12 74.75 75.74 73.37 77.21
5 CONVENTIONAL_HUQ1 88.81 88.86 88.7 90.04 87.29 88.46 86.17 90.62
这是一些转换,以便 barplot 函数可以使用方便的矩阵
rownames(ICC_intra_observ_3D)=ICC_intra_observ_3D$Texture_Feature
ICC_intra_observ_3D=ICC_intra_observ_3D[,-1]
ICC_intra_observ_3D=t(ICC_intra_observ_3D)
之后的结果是:
CONVENTIONAL_HUmin CONVENTIONAL_HUmean CONVENTIONAL_HUstd CONVENTIONAL_HUmax CONVENTIONAL_HUQ1 CONVENTIONAL_HUQ2 CONVENTIONAL_HUQ3
ICC_intra_observ_3D_av_H "11.18" "91.16" "60.16" "76.36" "88.81" "89.91" "91.1"
ICC_ap_H_constructeur "22.26" "91.06" "62.09" "77.09" "88.86" "89.89" "91.04"
ICC_ap_H_coup "11.3" "91.05" "60.34" "76.41" "88.7" "89.84" "91.1"
ICC_ap_H_detect "13.86" "92.09" "62.26" "80.12" "90.04" "90.96" "91.47"
ICC_ap_H_filter "22.94" "89.33" "63.64" "74.75" "87.29" "88.12" "89.07"
ICC_ap_H_kv "11.74" "90.79" "60.22" "75.74" "88.46" "89.62" "90.79"
ICC_ap_H_mAs "18.84" "88.2" "61.94" "73.37" "86.17" "87.03" "87.92"
ICC_ap_H_pitch "14.26" "92.26" "59.96" "77.21" "90.62" "91.26" "91.88"
但是运行时:
barplot(ICC_intra_observ_3D,beside=T)
错误消息:-0.01 * height 中的错误:二元运算符的非数字参数
知道使用默认参数beside = F
我有一个堆叠的条形图似乎可以正常运行,但我需要比较不同的 ICC,所以将它们放在旁边更合适。
请注意,我没有尝试过,ggplot()
因为重组我的输入数据集似乎更加困难,但欢迎提出任何建议。
谢谢你的帮助
解决方案
我会建议一种tidyverse
方法。使用您的最终数据作为df
,这里的代码:
先上数据:
#Data
df <- structure(list(Var = c("ICC_intra_observ_3D_av_H", "ICC_ap_H_constructeur",
"ICC_ap_H_coup", "ICC_ap_H_detect", "ICC_ap_H_filter", "ICC_ap_H_kv",
"ICC_ap_H_mAs", "ICC_ap_H_pitch"), CONVENTIONAL_HUmin = c(11.18,
22.26, 11.3, 13.86, 22.94, 11.74, 18.84, 14.26), CONVENTIONAL_HUmean = c(91.16,
91.06, 91.05, 92.09, 89.33, 90.79, 88.2, 92.26), CONVENTIONAL_HUstd = c(60.16,
62.09, 60.34, 62.26, 63.64, 60.22, 61.94, 59.96), CONVENTIONAL_HUmax = c(76.36,
77.09, 76.41, 80.12, 74.75, 75.74, 73.37, 77.21), CONVENTIONAL_HUQ1 = c(88.81,
88.86, 88.7, 90.04, 87.29, 88.46, 86.17, 90.62), CONVENTIONAL_HUQ2 = c(89.91,
89.89, 89.84, 90.96, 88.12, 89.62, 87.03, 91.26), CONVENTIONAL_HUQ3 = c(91.1,
91.04, 91.1, 91.47, 89.07, 90.79, 87.92, 91.88)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-8L))
现在是代码。
为了使ggplot2
函数正常工作,最好重塑变量。您可以使用pivot_longer
from将所有列移动到行,tidyverse
然后使用以下命令绘制绘图geom_bar()
:
df %>% pivot_longer(cols = -Var) %>%
ggplot(aes(x=Var,y=value,fill=name))+
geom_bar(stat = 'identity',position = position_dodge2(width = 0.9,preserve = 'single'))
输出:
那是在 x 轴上使用您的第一个变量,另一种方法是将所有度量移动到 x 轴:
df %>% pivot_longer(cols = -Var) %>%
ggplot(aes(x=name,y=value,fill=Var))+
geom_bar(stat = 'identity',position = position_dodge2(width = 0.9,preserve = 'single'))
输出:
更新:为了按Var
所需顺序排列,请使用以下代码:
#Order x-axis
df %>% pivot_longer(cols = -Var) %>%
mutate(Var=factor(Var,levels = unique(u1$Var),ordered=T)) %>%
ggplot(aes(x=Var,y=value,fill=name))+
geom_bar(stat = 'identity',position = position_dodge2(width = 0.9,preserve = 'single'))
输出:
推荐阅读
- c++ - QXmlStreamReader 获取标签值
- reactjs - 在生产中部署反应应用程序时CSS未完成
- javascript - 如何在 jQuery 验证器中为一条规则添加一条自定义消息并为所有其他规则添加默认消息
- wordpress - Uncode WordPress 主题,WooCommerce 图像翻转/悬停更改
- ruby-on-rails - 生产 dockerized rails-application 中没有日志
- jquery - 我正在使用 smsArea() 函数来计算 keyup 事件上的文本,但是当通过 jq 附加值时如何计算该文本?
- android - 如何使用 ConnectivityManager.NetworkCallback()
- kubernetes - 如何在ansible中获取kubernetes节点名称和IP地址作为字典?
- javascript - 如何禁用 Vue 组件属性到特殊字符的转换?
- r - 从 excel 表中获取数据将它们作为下拉菜单放在闪亮的应用程序中