在R中的数据框中每个数值的绘制平均值和标准偏差

Question

我想绘制每个数字列的均值为条，标准偏差是通过栏的线。如何为iris数据集执行此操作？

我正在尝试更改数据集，以使其易于在GGPLOT2中绘制。

What I've tried

iris %>%
  dplyr::select_if(is.numeric) %>%
  dplyr::summarise(avg_sepal_length = mean(Sepal.Length),
                  avg_sepal_width = mean(Sepal.Width),
                  avg_petal_length = mean(Petal.Length),
                  avg_petal_width = mean(Petal.Width),
                  sd_sepal_length = sd(Sepal.Length),
                  sd_sepal_width = sd(Sepal.Width),
                  sd_petal_length = sd(Petal.Length),
                  sd_petal_width = sd(Petal.Width))

I want to pivot into two columns so the dataframe will look like so:

stat            mean            sd
sepal_length    5.843333        0.8280661        
sepal_width     3.057333        0.4358663
petal_length    3.758           1.765298    
pedal_width     1.199333        0.7622377

And then plot the upperbound and lower bound as a line for the sd and the.均值作为GGPLOT中的酒吧

Answer 1

为了达到所需的结果，您可以首先使用dplyr ::跨简化代码。 Afterwards you could convert to long via pivot_longer whereby using the .value allows to put the means and the sd s在他们自己的列中。 Finally you could make your plot as a combination of eg geom_col and geom_pointrange:

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

iris_sum <- iris %>%
  summarise(across(where(is.numeric), .fns = list(avg = mean, sd = sd), .names = "{.fn}_{.col}")) |> 
  pivot_longer(everything(), names_to = c(".value", "name"), names_sep = "_") |> 
  mutate(name = gsub("\\.", '_', tolower(name)))

iris_sum
#> # A tibble: 4 × 3
#>   name           avg    sd
#>   <chr>        <dbl> <dbl>
#> 1 sepal_length  5.84 0.828
#> 2 sepal_width   3.06 0.436
#> 3 petal_length  3.76 1.77 
#> 4 petal_width   1.20 0.762

ggplot(iris_sum, aes(name, avg)) +
  geom_col() +
  geom_pointrange(aes(ymin = avg - sd, ymax = avg + sd))

Answer 2

您的输出格式不是ggplot2的最佳格式，它更喜欢它的时间更长：

library(tidyr); library(dplyr)

iris %>%
  summarise(
        across(
            where(is.double), 
            list(mean = mean, sd = sd)
        )
    )  |>
    pivot_longer(
        everything(), 
        names_sep = "_", 
        names_to = c("feature", "stat")
    )  


# A tibble: 8 x 3
#   feature      stat  value
#   <chr>        <chr> <dbl>
# 1 Sepal.Length mean  5.84
# 2 Sepal.Length sd    0.828
# 3 Sepal.Width  mean  3.06
# 4 Sepal.Width  sd    0.436
# 5 Petal.Length mean  3.76
# 6 Petal.Length sd    1.77
# 7 Petal.Width  mean  1.20
# 8 Petal.Width  sd    0.762

由于您熟悉iris数据集，因此值得检查 docs for 大量使用它。

要达到您的格式，您可以将以下内容添加到管道：

|>
    pivot_wider(names_from = "stat")

# # A tibble: 4 x 3
#   feature       mean    sd
#   <chr>        <dbl> <dbl>
# 1 Sepal.Length  5.84 0.828
# 2 Sepal.Width   3.06 0.436
# 3 Petal.Length  3.76 1.77 
# 4 Petal.Width   1.20 0.762

Answer 3

请注意，您实际上不需要预处理DF即可计算摘要值，您可以直接使用GGPLOT2的stat_summary：

library(ggplot2)

ggplot(stack(iris), aes(x = ind, y = values)) + 
  stat_summary(geom = "bar", fun = mean) + 
  stat_summary(
    fun = mean, 
    fun.min = function(x) mean(x) - sd(x), 
    fun.max = function(x) mean(x) + sd(x))

在这里，我已经使用了Base R的Simple R的Simple stack 使虹膜数据集的长版本的功能；您可以使用自己喜欢的任何库（尤其是要包括其他操纵的情况下）。

Answer 4

您只需尝试

iris %>%
  dplyr::select_if(is.numeric) %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  ggplot(aes(name, value)) +
  stat_summary(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult = 1))