如何用ggplot绘制多变量的1值计数合并柱状图？

首先，先把你的数据集转换成R可识别的dataframe：

df <- data.frame(
  V1 = c(1, 0, 0, 1, 0, 1),
  V2 = c(0, 1, 1, 0, 0, 0),
  V3 = c(0, 0, 1, 1, 0, 1),
  V4 = c(1, 0, 0, 1, 0, 1)
)

接下来用tidyverse工具链完成数据转换、计数，再绘制整合后的柱状图：

1. 加载依赖包

library(tidyverse)

2. 转换数据格式并统计每个变量中1的出现次数
   这里有两种等价实现方式：

• 方式一：先过滤出值为1的行，再按变量计数

count_df <- df %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "value") %>%
  filter(value == 1) %>%
  count(variable, name = "count_of_1")

• 方式二：直接对每个变量求和（因值仅为0和1，求和结果即为1的出现次数）

count_df <- df %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "value") %>%
  group_by(variable) %>%
  summarize(count_of_1 = sum(value))

3. 绘制整合后的柱状图

ggplot(count_df, aes(x = variable, y = count_of_1)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "#2E86AB") + # stat="identity"直接使用y轴的计数数值
  labs(title = "各变量中1的出现次数", x = "变量名称", y = "1的出现次数") +
  theme_minimal()

关键说明 #

• pivot_longer是将宽格式数据转为长格式的核心函数，它会把所有列的列名存入variable列，对应的值存入value列，让ggplot可以按变量分组绘图。
• 针对0/1型变量，用sum(value)统计1的次数比过滤后计数更高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harry1027