如何在R中绘制多变量同图条形图：按患者ID分组展示4类细胞计数

方案选择建议 #

优先直接绘制合并的分组条形图，展示逻辑更直观，也不需要额外处理多图拼接的对齐问题。仅当4类细胞计数的数值量级相差超过100倍、无法在同一Y轴刻度下清晰展示所有指标时，再考虑分面或多图拼接。

分步操作指导 #

1. 数据格式预处理 #

你需要先将宽格式的原始数据集转换为长格式，这是ggplot绘制分组图的核心前提，基础绘图也可以基于转换后的数据快速生成矩阵。

假设你的原始宽表结构如下：

转换为长表的代码：

# 加载所需包
library(tidyr)
library(ggplot2)

# 转换为长表：将4个计数列合并为2列，一列存指标名称，一列存对应的计数值
df_long <- pivot_longer(
  data = 你的原始数据集名, # 替换为你自己的数据集变量名
  cols = -PatientID, # 除了PatientID外，其他列都参与转换
  names_to = "指标类型", # 新生成的列，存储原来的列名（总细胞/1区等）
  values_to = "细胞计数" # 新生成的列，存储对应的数值
)

2. ggplot2绘制分组并列条形图（推荐） #

核心参数为position = "dodge"，可实现同一PatientID下多根条形并列展示：

ggplot(data = df_long, aes(x = PatientID, y = 细胞计数, fill = 指标类型)) +
  # stat="identity"表示直接使用y列的原始值作为条形高度
  # position="dodge"表示并列排布，可改为position_dodge(0.8)调整柱子间距
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", width = 0.7) +
  # 自定义标签
  labs(x = "患者ID", y = "细胞计数", fill = "计数类别") +
  # 调整x轴标签角度，避免患者ID重叠
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

3. 基础barplot函数绘制分组并列条形图 #

如果习惯用基础绘图函数，可基于原始宽表直接生成矩阵后绘图：

# 提取4个计数列转为矩阵，行对应4类指标，列对应患者
count_matrix <- t(as.matrix(你的原始数据集名[, c("总细胞计数", "1区细胞计数", "2区细胞计数", "3区细胞计数")]))
# beside=TRUE是并列排布的核心参数，默认FALSE为堆叠
barplot(count_matrix, 
        beside = TRUE, 
        names.arg = 你的原始数据集名$PatientID, # x轴标签为患者ID
        col = c("darkblue", "red", "green", "orange"), # 自定义4类指标的颜色
        xlab = "患者ID",
        ylab = "细胞计数")
# 添加图例
legend("topright", 
       legend = c("总细胞计数", "1区细胞计数", "2区细胞计数", "3区细胞计数"),
       fill = c("darkblue", "red", "green", "orange"))

特殊场景方案：分面展示（数值差异过大时使用） #

如果4类指标数值差距极大，比如总细胞计数是10^{5级别，分区计数只有10}2级别，同一Y轴下分区的条形会几乎不可见，此时可以用分面替代手动拼接4张图：

ggplot(data = df_long, aes(x = PatientID, y = 细胞计数, fill = 指标类型)) +
  geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE) +
  # 按指标类型分面，每个面使用独立的Y轴刻度
  facet_wrap(~指标类型, nrow = 1, scales = "free_y") +
  labs(x = "患者ID", y = "细胞计数") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sk8erPhD