Гистограмма с двумя переменными из двух фреймов данных бок о бок

У меня есть два фрейма данных, которые содержат результаты двух опросов:

DF1 <- data.frame(V1 = factor(c("Option1", "Option2", "Option1", "Option2")),
                  ID1 = factor(c("Resp1", "Resp1", "Resp3", "Resp4")))

DF2 <- data.frame(V1 = factor(c("Option1", "Option1", "Option2", "Option1", "Option2")),
                  ID2 = factor(c("PersonA", "PersonB", "PersonC", "PersonD", "PersonE")))

В опросах участвовали разные респонденты и разное количество респондентов, но оба содержали один и тот же вопрос; ответы на этот вопрос содержатся в переменной V1, которая присутствует в обоих фреймах данных.

Я могу легко построить график V1 отдельно для обоих фреймов данных:

plot(DF1$V1)
plot(DF2$V1)

Или с помощью ggplot:

library(ggplot2)
ggplot(DF1, aes(V1, 1))+
  geom_bar(stat = "identity")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1),
        text = element_text(size=10))
ggplot(DF2, aes(V1, 1))+
  geom_bar(stat = "identity")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1),
        text = element_text(size=10))

Но я хочу иметь график, который отображает содержимое V1 в обоих фреймах данных бок о бок (в одном графике). Как это может быть сделано?

r plot ggplot2

30.05.2018 21:39

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

919

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Общая стратегия заключается в том, чтобы суммировать данные и поместить их в один и тот же data.frame, а затем использовать их отдельно по заливке, цвету и т. д.

DF1 <- DF1 %>% group_by(V1) %>% summarize(DF = "DF1", n=n())
DF2 <- DF2 %>% group_by(V1) %>% summarize(DF = "DF2", n=n())
DF <- rbind(DF1, DF2)
ggplot(DF, aes(x=V1, y=n, fill=DF)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

Это работает. Спасибо. Один неожиданный побочный эффект (который выходит за рамки исходного вопроса) заключается в том, что, хотя графики в моем примере (и аналогичные графики, примененные к моим фактическим данным) скрывали NA, график, написанный с помощью вашего кода, отображает NA. Вы знаете, почему так и как убрать НП с сюжета?

— 30.05.2018 21:55

Вы можете удалить NA из своих данных, например, с помощью DF <- DF %>% filter(!is.na(n))

— 30.05.2018 21:57

30.05.2018 21:48