繪製循環中的幾個分組條形圖[R]

Question

我的挑戰是一次繪製幾個條形圖，即不同子集的每個變量的繪圖。我的目標是比較每個變量的區域差異。我想通過R Markdown將所有生成的圖表打印到html文件中。

我在製作自動分組條形圖時遇到的主要困難是，您需要使用table(data$Var[i], data$Region)製表組，但我不知道如何自動執行此操作。我將非常感謝這方面的提示。

這裏是什麼我的子集的一個看起來像一個例子：使用beside = TRUE

# To Create this example of data: 
b <- rep(matrix(c(1,2,3,2,1,3,1,1,1,1)), times=10) 
data <- matrix(b, ncol=10) 
colnames(data) <- paste("Var", 1:10, sep = "") 
data <- as.data.frame(data) 
reg_name <- c("North", "South") 
Region <- rep(reg_name, 5) 
data <- cbind(data,Region) 

，我能創造一個分組條形圖（按區域VAR1從數據分組）：

tb <- table(data$Var1,data$Region) 
barplot(tb, main="Var1", xlab="Values", legend=rownames(tb), beside=TRUE, 
     col=c("green", "darkblue", "red")) 

我想循環這個過程以產生用於實施例10個重複對VAR1到Var10：

for(i in 1:10){ 
    tb <- table(data[i], data$Region) 
    barplot(tb, main = i, xlab = "Values", legend = rownames(tb), beside = TRUE, 
      col=c("green", "darkblue", "red")) 
    } 

[R喜歡apply家庭的功能，因此我試圖創建一個功能應用：

fct <- function(i) { 
     tb <- table(data[i], data$Region) 
     barplot(tb, main=i, xlab="Values", legend = rownames(tb), beside = TRUE, 
      col=c("green", "darkblue", "red")) 
     } 
sapply(data, fct) 

我曾嘗試其他方法，但我從來沒有成功。也許lattice或ggplot2將提供更簡單的方法來做到這一點。我剛剛開始在R，我會很樂意接受任何提示和建議。謝謝！

（我在Windows上運行，與最近Rv3.1.2「Pumpking頭盔」）

Answer 1

既然你說：「我的目標是比較每個變量的地區差異」，我不知道你」已經選擇了最佳的繪圖策略。但是，是的，有可能做你在問什麼。

這裏的默認打印您與您的代碼獲得以上，以供參考：

如果你想與10個地塊爲每個變量的列表，你可以做以下（含ggplot）

many_plots <- 

    # for each column name in dat (except the last one)... 
    lapply(names(dat)[-ncol(dat)], function(x) { 

    this_dat <- dat[, c(x, 'Region')] 
    names(this_dat)[1] <- 'Var' 

    ggplot(this_dat, aes(x=Var, fill=factor(Var))) + 
     geom_bar(binwidth=1) + facet_grid(~Region) + 
     theme_classic() 
    }) 

示例輸出，用於many_plots[[1]]：

如果你想在一個圖像中的所有情節，你可以這樣做（使用重塑和data.table）

library(data.table) 
library(reshape2) 
dat2 <- 
    data.table(melt(dat, id.var='Region'))[, .N, by=list(value, variable, Region)] 

ggplot(dat2, aes(y=N, x=value, fill=factor(value))) + 
    geom_bar(stat='identity') + facet_grid(variable~Region) + 
    theme_classic() 

...但是這不是一個很大的陰謀。