ggplot 和 dplyr 显示标准错误答案

【问题标题】：ggplot and dplyr showing standard errorggplot 和 dplyr 显示标准错误
【发布时间】：2017-03-06 21:03:48
【问题描述】：

我有一个绘图，我在其中绘制多条线，并且对于每个点我想显示误差线。我需要使用

geom_errorbar(aes(ymax=ymax, ymin=ymin), width=0.25) + xlab('points')

我的问题是如何最好地使 ymax 成为 ymin 列

目前数据框是这样的

data1 <- data.frame(
  group=c("A","A","A","A","B","B","B","B"), 
  x= c(1,2,3,4,5,6,7,8),
  y = c(1,2,3,4,5,6,7,8), 
  z= c(10,20,30,40,50,60,70,80))     # sample data matrix

data2 = as.data.frame (data1 %>% group_by( group  ) %>% 
  summarise(
    MU_Y= mean(y),
    upper_limit_Y =MU_Y+(1.96*sd(y, na.rm = TRUE)/sqrt(sum(!is.na(y)))),
    lower_limit_Y = MU_Y-(1.96*sd(y, na.rm = TRUE)/sqrt(sum(!is.na(y)))),
    MU_Z= mean(z),
    upper_limit_Z =MU_Z+(1.96*sd(z, na.rm = TRUE)/sqrt(sum(!is.na(z)))),
    lower_limit_Z = MU_Z-(1.96*sd(z, na.rm = TRUE)/sqrt(sum(!is.na(z))))
  )  %>% 
  gather(key =Metric, value = Value  , 
         #c(MU_Y,lower_limit_Y,upper_limit_Y,MU_Z, upper_limit_Z,lower_limit_Z) )
          c(MU_Y,MU_Z) )
)


  group upper_limit_Y lower_limit_Y upper_limit_Z lower_limit_Z Metric Value
1     A      3.765175      1.234825      37.65175      12.34825   MU_Y   2.5
2     B      7.765175      5.234825      77.65175      52.34825   MU_Y   6.5
3     A      3.765175      1.234825      37.65175      12.34825   MU_Z  25.0
4     B      7.765175      5.234825      77.65175      52.34825   MU_Z  65.0

ggplot(data2, aes(x = group, y= Value, group = Metric ))+
  geom_line()+
  geom_point()

我需要为数据框 ymin 和 ymax 创建 2 个新列，它们是适当的上限/下限。添加的新列应如下所示（我没有复制所有小数位）：

 ymin    ymax
    1.23..   3.76..
    5.23..   7.76..
    12.34..  37.65..
     52...    77.65...

然后我就可以为每个点绘制线条和误差线了。

ggplot(data2, aes(x = group, y= Value, group = Metric ))+
  geom_line()+
  geom_point()  +
  geom_errorbar(aes(ymax=ymax, ymin=ymin), width=0.25) + 
  xlab('points')

【问题讨论】：

为什么要用 as.data.frame 包裹 dply 链？如果确实需要使用as.data.frame，添加到链尾%>% as.data.frame()
谢谢！对这个问题有什么想法吗？
怀疑聚集造成的问题多于解决的问题

标签： r ggplot2 dplyr

【解决方案1】：

我认为你的gather 放错了地方。

data2 <- data1 %>% 
  gather(key = Metric, value = Value, -group, -x) %>%
  group_by(group, Metric) %>%
  summarise(
    MU = mean(Value),
    SD = sd(Value, na.rm = TRUE),
    N = sum(!is.na(Value)),
    upper_limit = MU + SD/sqrt(N),
    lower_limit = MU - SD/sqrt(N)
  )


ggplot(data2, aes(x = group, y= MU, group = Metric ))+
  geom_line()+
  geom_point()  +
  geom_errorbar(aes(ymax=upper_limit, ymin=lower_limit), width=0.25) + 
  xlab('points')

这是你想要的吗？

【讨论】：