使用 ggplot2 和已制表数据的分组条形图

Question

我将计数模型拟合到实际数据向量，现在想将实际数据和预测数据绘制为分组（躲闪）条形图。由于这是计数模型，因此数据是离散的（X=x 从 0 到 317）。由于我正在拟合模型，因此我只有已列出的预测值数据。

这是我的原始数据框的外观：

  actual predicted
1   3236 3570.4995
2   1968 1137.1202
3    707  641.8186
4    302  414.8763
5    185  285.1854
6    104  203.0502

我转换了要使用 ggplot2 绘制的数据：

melted.data <- melt(plot.data)
melted.data$realization <- c(rep(0:317, times=2))
colnames(melted.data)=c('origin','count','realization')

这样我的数据框现在看起来像这样：

head(melted.data)
  origin count realization
1 actual  3236           0
2 actual  1968           1
3 actual   707           2
4 actual   302           3
5 actual   185           4
6 actual   104           5
> tail(melted.data)
       origin        count realization
631 predicted 1.564673e-27         312
632 predicted 1.265509e-27         313
633 predicted 1.023552e-27         314
634 predicted 8.278601e-28         315
635 predicted 6.695866e-28         316
636 predicted 5.415757e-28         317

当我尝试绘制它时（同样，我想要实际和预测的计数 - -已经在数据中列出 - 通过离散实现），我给出了这个命令：

ggplot(melted.data, stat="identity", aes(x=realization, fill=origin)) + geom_bar(position="dodge")

然而 ggplot2 似乎不喜欢 stat 参数，因为我没有得到正确的条形高度（这将是变量“计数”）。

有什么想法吗？

谢谢，

罗伯托。

Answer 1

如果您使用 stat_identity（count 列），则需要 aes 映射中的 y 值。尝试以下操作：

ggplot(melted.data, aes(x=realization, y=count, fill=origin)) + 
       stat_identity(position="dodge", geom="bar")

或

ggplot(melted.data, aes(x=realization, y=count, fill=origin)) + 
       geom_bar(position="dodge", stat="identity")