Stacked BarPlot für ein 2x2x2 Design in ggplot2 in R

Question

Ich habe eine Datenmenge, die wie folgt aussieht:

conifer.abundance <- c(6,7,8,2,3,4,5,1,7,8,9,8,7,6,5,1) 
lily.abundance <- c(5,5,5,5,4,4,4,4,6,7,8,2,3,4,5,1) 
type <- c("Control","Control","Control","Control","Control","Control","Control","Control","Treatment","Treatment","Treatment","Treatment","Treatment","Treatment","Treatment","Treatment") 
class <- c("City","Rural","City","Rural","City","Rural","City","Rural","City","Rural","City","Rural","City","Rural","City","Rural") 
climate <- c("wet","wet","dry","dry","wet","wet","dry","dry","wet","wet","dry","dry","wet","wet","dry","dry") 
all.abundance <- conifer.abundance + lily.abundance 
dat88 <- data.frame(climate,type,class,conifer.abundance, lily.abundance,all.abundance) 

Dies ist ein 2x2x2-Design. Ich will so plotplots zeichnen, dass das Mittel aller Überschüsse als Summe der mittleren Nadelbäume und der lilienartigen Überfülle (gestapelt) dargestellt wird, und es hat eine eigene Legende. Ich habe versucht, this Code zu folgen, aber es scheint wie es mit Füllung, um die Bars zu stapeln, aber ich muss es für einen anderen Zweck hier verwenden. Angenommen, ich habe noch mehrere Datenpunkte, würde ich auch ein bootstrapped Konfidenzintervall (wie unten) plotten müssen. Irgendwelche Vorschläge? Hier ist mein aktueller Code zum Zeichnen der obigen Grafik.

pd <- position_dodge(0.82) 
    ggplot(dat88, aes(x=class, y=all.abundance, fill = climate)) + 
    theme_bw() + 
    stat_summary(geom="bar", fun.y=mean, position = "dodge") + 
    stat_summary(geom="errorbar", fun.data=mean_cl_boot,position = pd) + 
    ylab("Total Abundance") + 
    facet_grid(~type) 

Bitte beachten Sie, dass ich den Datensatz geringfügig geändert habe, um ein biologisch passenderes Szenario darzustellen.

Answer 1

Wenn Sie die Höhenwerte für weibliche & männlich stapeln möchten, müssen Sie sie in eine einzige Variable schmelzen/sammeln.

Die folgenden zwei Methoden zum Manipulieren des Datenrahmens sind äquivalent. Hängt davon ab, welche Pakete Sie besser vertraut mit sind:

# data.table package 
dat2 <- data.table::melt(dat, measure.vars = c("male.height", "female.height"), 
         variable.name = "Gender", value.name = "height") 

# tidyr package 
dat3 <- tidyr::gather(dat, key = Gender, value = height, 
         male.height, female.height, factor_key = TRUE) 

> all.equal(dat2, dat3) 
[1] TRUE 

Da dies ein 2 x 2 x 2 Design, habe ich eine Dimension facet_grid beide Arten und Arten zu zeigen. Wenn das nicht benötigt wird, kehrt einfach zu facet_grid(~type):

ggplot(dat2, 
     aes(x = class, y = height, fill = Gender)) + 
    geom_col() + 
    ylab("Total Height") + 
    facet_grid(species~type) + 
    scale_fill_discrete(breaks = c("female.height", "male.height"), 
         labels = c("female", "male"))