如何将intp.trust_male与intp.trust_fem两个数值变量绘制在同一张图中

合并失败原因 #

两个待合并的 tibble 列名完全一致（均为average_intp.trust），且无公共匹配主键，merge()默认按同名列做等值匹配，两个数值2.33、2.34不相等，最终合并结果为空。

合并方案 #

根据你的可视化需求选择对应合并方式：

• 若要做性别维度的指标对比（如柱状图、箱线图），选择长表合并方案：

library(tidyverse)
# 新增性别分组列后按行合并
Q5 <- bind_rows(
  intp.trust_male %>% mutate(gender = "男性"),
  intp.trust_fem %>% mutate(gender = "女性")
)

• 若要做两个指标的关联分析（如散点图），选择宽表合并方案：

# 生成分别存储两性指标的独立列
Q5 <- tibble(
  male_trust = intp.trust_male$average_intp.trust,
  female_trust = intp.trust_fem$average_intp.trust
)

如果你实际的数据是带空间属性的分区域统计数据，两个表均包含地区ID/空间几何列作为公共主键，可指定匹配字段合并：

# 假设公共主键为region_id，合并后自动给同名字段加后缀区分性别
Q5 <- merge(intp.trust_fem, intp.trust_male, by = "region_id", suffixes = c("_female", "_male"))

可视化代码修正 #

你原有代码调用了geom_sf()空间图层，还引用了不存在的percent_owned字段，和你要展示的信任度指标不匹配。如果是要对比两性平均信任度，参考可视化代码：

# 基于长表方案绘制分组柱状图
ggplot(Q5, aes(x = gender, y = average_intp.trust, fill = gender)) +
  geom_col(width = 0.6) +
  scale_fill_viridis_d() +
  labs(x = "性别", y = "平均信任度", fill = "性别") +
  theme_minimal()

如果确实需要绘制空间可视化图，确认合并后的Q5包含空间几何列以及你要映射给填充色的指标字段，再调整aes()中的fill映射即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kexin Ni