如何在R中绘制含SES_Cscore与物种分组的双柱条形图

步骤1：数据预处理 #

首先拆分数据集，提取每个物种对应的SES_Cscore值，再将观测值（obs.C-score）和预期值（exp.C-score）与该值关联：

library(tidyverse)

# 提取每个物种的SES_Cscore值
ses_data <- data %>% 
  filter(variable == "SES_Cscore") %>% 
  select(Species, ses_value = value)

# 整理用于绘制条形图的数据（仅保留obs和exp）
bar_data <- data %>% 
  filter(variable %in% c("obs.C-score", "exp.C-score")) %>% 
  left_join(ses_data, by = "Species")

步骤2：绘制基础图表 #

以SES_Cscore为X轴连续刻度，每个刻度位置对应一个物种，并排展示obs和exp的条形图，同时添加物种标签便于识别：

ggplot(bar_data, aes(x = ses_value, y = value, fill = variable)) +
  # 绘制分组条形，调整间距避免重叠
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.5), width = 0.4) +
  # 在每个条形组上方添加物种名称
  geom_text(data = ses_data, aes(x = ses_value, y = 0, label = Species), 
            vjust = -0.5, size = 3.5) +
  # 自定义填充颜色
  scale_fill_manual(values = c("obs.C-score" = "#2E86AB", "exp.C-score" = "#F24C4C")) +
  # 设置图表标签
  labs(x = "SES_Cscore", y = "C-score Value", fill = "Variable") +
  # 使用简洁主题并调整X轴文本角度
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

步骤3：优化图表（解决数值范围差异问题） #

由于不同物种的C-score数值跨度极大，小数值会被大数值覆盖，可对Y轴做对数转换：

ggplot(bar_data, aes(x = ses_value, y = value, fill = variable)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.5), width = 0.4) +
  geom_text(data = ses_data, aes(x = ses_value, y = 1000, label = Species), 
            vjust = -0.5, size = 3.5) +
  scale_fill_manual(values = c("obs.C-score" = "#2E86AB", "exp.C-score" = "#F24C4C")) +
  # 对数转换Y轴，适配大跨度数值
  scale_y_log10() +
  labs(x = "SES_Cscore", y = "对数转换后的C-score值", fill = "变量类型") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

核心说明 #

• 以每个物种的SES_Cscore值作为X轴的连续位置，同时通过文本标签标注物种名称，实现"SES与物种共同作为X轴"的需求。
• position_dodge参数用于控制分组条形的间距，避免条形重叠。
• 对数Y轴可有效展示数值跨度极大的数据集，避免小数值被大数值覆盖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marnee Roundtree