如何用标准差绘制平均值答案

【问题标题】：How to plot mean values with standard deviation如何用标准差绘制平均值
【发布时间】：2017-08-30 17:24:52
【问题描述】：

我有一个与此类似的数据框 D：

 Temp      A      B
  14      10      14
  14      11      13
  14      12      15
  14      14      18
  16      18      17
  16      20      17
  16      22      18
  16      22      17
  18      25      25
  18      26      27
  18      28      26
  18      26      28

每个温度步长总是有相同数量的值。

我想要做的：绘制每个温度步骤的 A 和 B 的平均值和标准偏差。是否可以在不细分数据框的情况下这样做？非常感谢！

【问题讨论】：

你尝试过什么吗？
这为您提供了 A 和 B 每个温度的平均值/标准差：aggregate(.~Temp,df,function(x) c(M=mean(x),SD=sd(x)))，不确定您要绘制什么或如何绘制

标签： r dataframe plot mean standard-deviation

【解决方案1】：

GGplot 倾向于希望您的长格式数据已经处于所需的聚合级别。所以我会先将它融化，使您的值在一列中，然后使用 data.table 的语法创建一个包含您的平均值和标准偏差的汇总数据集，然后融合该摘要，然后分别绘制平均温度和标准偏差。

 meltedTable = melt(table, id.vars = c("temp"))
 summaryTemps = meltedTable[,list(Mean = mean(value), StandardDeviation =   sd(value)), by = list(temp, variable)]
 meanTemperatures = ggplot(summaryTemps) + geom_line(aes(x = summaryTemps$temp, y = summaryTemps$Mean, colour = summaryTemps$variable))
 sdTemperatures = ggplot(summaryTemps) + geom_line(aes(x = summaryTemps$temp, y = summaryTemps$StandardDeviation, colour = summaryTemps$variable))

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以找到其他方法，试试下面的代码：

df<-split(df,df$Temp)

df<-lapply(df,function(x){
     A.mean<-mean(x[,1])
     A.sd<-sd(x[,1])
     B.mean<-mean(x[,2])
     B.sd<-sd(x[,2])
     x<-rbind(A.mean,A.sd,B.mean,B.sd)
     x
}
)

df<-do.call("rbind",df)

df<-as.data.frame(df)
df$Variable<-rownames(df)

df$Count<-rep(1:(nrow(df))/4,each=4)
rownames(df)<-NULL

ggplot(df,aes(Count,V1))+geom_line+facet_wrap(~Variable,scales="free",ncol=2)

【讨论】：