【问题标题】：barplots in ggplot from `mids` object来自`mids`对象的ggplot中的条形图
【发布时间】：2012-09-11 17:46:39
【问题描述】：

尽管已经使用了 ggplot 几次，但我真的很难在这个问题上取得任何进展。我想如果不尝试使用 ggplot 来解释我想做什么是最容易的，下面的内容也很丑陋，但这是我目前能做到的最好的:(

require(mice)
impute <- mice(nhanes, seed = 101)

counts <- table(nhanes$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="observed")

x11()
counts <- table(complete(impute,1)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 1")

x11()
counts <- table(complete(impute,2)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 2")

x11()
counts <- table(complete(impute,3)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 3")

x11()
counts <- table(complete(impute,4)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 4")

x11()
counts <- table(complete(impute,5)$hyp)
barplot(counts, main="hyp", xlab="Imputation 5")

我想创建一个漂亮的网格图，在 ggplot 中显示这些条形图 - 例如，1 行 6 个，在 y 轴上都具有相同的比例，以便可以轻松地比较它们。

我想我应该使用ldt <-complete(impute,"long", include=TRUE)，然后使用melt(ldt, c(".imp",".id","hyp"))，但我就是不知道在那之后如何调用ggplot :(

请注意，我的真实数据中有许多不同的变量，这仅适用于分类变量。我在想我可以创建一个函数，然后使用sapply 运行它，但只能在分类列上运行？但我不知道该怎么做！

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 melt r-mice

【解决方案1】：

几点

您需要将hyp 或相关变量作为一个因素。最容易删除执行此操作之前的 NA 值。
facet_wrap（一个变量）或facet_grid（一个或多个变量）将为您安排好图表。

例如

ldt <-complete(impute,"long", include=TRUE)

ggplot(ldt[!is.na(ldt$hyp),], aes(x= factor(hyp))) + 
  geom_bar() + 
  facet_wrap(~.imp, nrow = 1) +
  xlab('Observed') +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))

长格式

现在你想要facet_grid 和scales = 'free_y'

all_long <- melt(ldt, c(".imp",".id","hyp"))
ggplot(all_long[!is.na(all_long$hyp),], aes(x= factor(hyp))) + 
  geom_bar() + 
  facet_grid(variable ~.imp, scales = 'free_y') +
  xlab('Observed') +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0))

【讨论】：