Inkrementell einen Barplot in R

Question

bauen Ich versuche, eine Handlung, die die Kalorienzahl für verschiedene Arten von Sandwich durch Sandwich-Shop zeigt. I.e. wie viele Kalorien hat ein Veggie Sandwich bei Subway vs Jimmy Johns usw.

Ich mag würde dies als BarPlot visualisieren, dass

• eine Bar für jedes Kaloriezählimpuls des Sandwiches

• sichtbar Gruppen Sandwiches nach Typ: Veggie, Roastbeef usw., wo jede Gruppe nach den verschiedenen v aufgeteilt wird befürworten.

Meine Daten sieht wie folgt aus (für Reproduzierbarkeit Edited):

cleaninput <- data.frame ("type" = c("italian", "turkey", "roastbeef", "club", "veggie", "italian", "turkey", "roastbeef", "veggie"), 
"vendor" = c("subway", "subway", "subway", "subway", "subway", "jimmyjohns", "jimmyjohns", "jimmyjohns", "jimmyjohns"), 
"calories" = c(410,280,320,310,230,640,510,540,690)) 

Ich versuche wie so über die Daten zu durchlaufen, wo cleaninput ist mein data.frame:

#set up barplot 
barplot(height = mean(cleaninput[['calories']])) 
#iterate over sandwich types 
for (t in levels(cleaninput[['type']])) 
{ 
    cat(t,"\n") 

    barplot(cleaninput[cleaninput[['type']]==t,][['calories']], add = TRUE) 
} 

Die Idee Zuerst den Barplot aufstellen und dann die Balken für jeden Sandwichtyp iterativ hinzufügen. I understood die Einstellung add, um dies zu tun. Ich habe ähnliche Dinge mit regulären Plots gemacht, indem ich die lines und points Befehle verwendet und ein Beispiel unten reproduziert habe - das möchte ich in einen Barplot übertragen.

aber es funktioniert nicht, da es alle Bars auf der jeweils anderen (vgl Ausgang unten) zu Brei scheint.

Meine Fragen

• (wie) kann ich dieses Problem beheben? Vorzugsweise würde ich lieber Base R als ggplot verwenden, um dies tragbarer zu machen.

• Gibt es einen besseren Ansatz als for -loop?

Ich suchte nach gruppiert barplots bei tutorials aber nicht sehen, wie sie sich auf mein Problem übersetzt.

Stromausgang:

Answer 1

Hier ist die Lösung in dem Grundstück wie gewünscht, da dies Ihre Präferenz über ggpltot2 ist.

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Daten in einem breiten Format zu erhalten, das im Basisplot für Barplots verwendet wird, z.von reshape2::dcast oder tidyr::spread

library(tidyr) 
library(tidyverse) 
cleaninput_spread <- cleaninput %>% spread(type, calories) %>% remove_rownames %>% column_to_rownames(var="vendor") 
cleaninput_spread 

>   club italian roastbeef turkey veggie 
> jimmyjohns NA  640  540 510 690 
> subway  310  410  320 280 230 

mit

ersetzen NA-Werte mit 0:

cleaninput_spread[is.na(cleaninput_spread)] <- 0 

Stacked BarPlot in der Basis:

barplot(as.matrix(cleaninput_spread), main="Calories per Sandwich, by shop", 
     xlab="Sandwich", ylab="Calories", 
     col=c("darkblue","red"), 
     legend = rownames(cleaninput_spread)) 

Answer 2

Ist das, was Sie suchen?

type<-c("italian","turkey","roastbeef","club","veggie","italian","turkey","roastbeef","veggie") 
vendor<-c(rep("subway",5),rep("jimmyjohns",4)) 
calories<-c(410,280,320,310,230,640,510,540,690) 
size<-c(rep(6,5),rep(8,4)) 

cleaninput<-data.frame(type,vendor,calories,size) 

#first you calculate the mean by type using by function (base package) 

calor.by.type<-by(cleaninput$calories,INDICES = list(cleaninput$type),FUN = mean) 

#then you plot the result from by function 

barplot(calor.by.type,main="by function")