R语言：重塑数据并绘制2×3分面频数柱状图需求

步骤1：数据重塑（宽转长） #

原数据是宽格式，三个目标变量各占一列，需要转为长格式才能适配ggplot的分面逻辑。用tidyr包的pivot_longer函数完成转换：

library(tidyr)
library(ggplot2)

# 假设原数据框名为df，区分村庄的列名为Village
df_long <- df %>%
  pivot_longer(
    # 指定要转换的三个变量列
    cols = c(Poor_health, Family_breakdown, Level_of_income),
    # 新列存储原变量名称
    names_to = "Variable",
    # 新列存储对应变量的1-5评分值
    values_to = "Score"
  ) %>%
  # 可选：将Score转为因子，确保x轴严格按1-5顺序排列
  mutate(Score = factor(Score, levels = 1:5))

步骤2：绘制2×3分面柱状图 #

用ggplot2绘制分面图，通过facet_grid指定行对应变量、列对应村庄，实现2列（两个村庄）×3行（三个变量）的布局：

ggplot(df_long, aes(x = Score)) +
  # 绘制频数柱状图
  geom_bar(fill = "#3498db", alpha = 0.7) +
  # 设置分面网格：行=变量，列=村庄
  facet_grid(rows = vars(Variable), cols = vars(Village)) +
  # 添加标签
  labs(
    x = "评分区间（1-5）",
    y = "频数",
    title = "两村庄各变量评分频数分布"
  ) +
  # 调整主题样式
  theme_light() +
  theme(
    strip.text = element_text(face = "bold"),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, margin = margin(b = 10))
  )

关键注意点 #

• 需确保原数据中存在Village列，且该列的取值严格为TenaTeke和Mandugo两个类别，否则分面逻辑会出错。
• 如果Score列存在缺失值，可在重塑后追加drop_na()过滤缺失值，避免绘图时出现异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bricevk