问题描述
我有一个包含17个问题（Q1-Q17）和分类变量（区域）的数据集。
> df[,c("Region",QUESTIONS)]
# A tibble: 963 x 18
Region Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15
<chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 USA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 USA 8 8 8 8 6 8 8 0 5 10 7 0 0 10 8
3 USA 9 8 7 10 8 4 8 0 5 8 8 8 2 7 6
4 USA 4 2 5 4 3 3 2 0 1 0 0 0 3 2 0
5 USA 2 6 7 5 6 2 9 0 6 7 3 0 0 8 5
6 USA 6 6 8 1 2 0 4 0 0 4 0 6 10 0 1
7 USA 5 2 7 8 10 9 10 8 6 10 1 10 4 6 10
8 IE 6 6 5 5 6 5 6 3 6 7 6 6 7 7 4
9 OCEANIA 8 8 6 10 5 10 5 1 10 4 0 1 10 9 10
10 USA 3 2 2 7 3 1 2 0 8 3 3 1 0 8 8
# ... with 953 more rows,and 2 more variables: Q16 <int>,Q17 <int>
我想比较各个地区的答案，所以我先融化df，然后使用ggplot创建箱形图。
df1 ggplot（data = df1，aes（x =变量，y =值，填充=区域））+ geom_Boxplot（）
不幸的是，由于有17个问题和13个地区，该箱线图异常繁忙，几乎让人难以理解。我如何简化它（例如仅绘制平均值和+/- 1标准误差），以便清晰易读。另外，我如何生成17个箱形图（每个问题一个，我确实需要全部17个问题），每组都可以看到13个区域？
真诚的
托马斯·飞利浦
解决方法
您可能想使用facet_wrap()。在这里，我使用一些简化的伪造数据来告诉您这个想法。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
set.seed(12234)
df <- data.frame(Region = sample(LETTERS[1:10],100,TRUE),Q1 = rpois(100,4),Q2 = rpois(100,3),Q3 = round(runif(100,1,10)),Q4 = round(runif(100,Q5 = round(10 * rnorm(100)))
df %>% pivot_longer(cols = -Region,names_to = "Question",values_to = "Value") %>%
ggplot() +
geom_boxplot(aes(x = Region,y = Value,fill = Region)) +
facet_wrap("Question")
