如何在R中绘制按niv_alti分组的pour_eau、pour_MO双系列条形图

你可以通过以下两种方案实现需求，核心是构造双系列的输入数据、开启分组绘图参数：

方案1：基础R barplot 实现（适配你现有写法） #

核心要设置beside = TRUE参数，该参数控制条形是并排展示而非堆叠，同时将两个指标的数值整理为矩阵输入：

# 第一步：预处理数据，删除含NA的样本（4c行的pour_MO为缺失值，也可根据需求替换为0）
mat_clean <- na.omit(mat)
# 第二步：构造绘图矩阵，转置后每列对应一个海拔水平的两个指标数值
plot_mat <- t(mat_clean[, c("pour_eau", "pour_MO")])
# 第三步：绘制分组条形图
bar_pos <- barplot(plot_mat, 
               beside = TRUE, # 核心参数：开启并排分组
               names.arg = mat_clean$niv_alti,
               xlab = "海拔水平(niv_alti)",
               ylab = "数值",
               col = c("steelblue", "orange"), # 两个系列的填充色
               ylim = c(0, max(plot_mat, na.rm = TRUE) + 5) # 调整y轴范围给图例/数值标签留空间
)
# 可选：添加图例
legend("topright", 
       legend = c("含水率(pour_eau)", "有机质含量(pour_MO)"),
       fill = c("steelblue", "orange")
)
# 可选：在条形上方添加数值标签
text(x = bar_pos, y = plot_mat + 0.8, labels = as.character(plot_mat), cex = 0.8)

方案2：ggplot2实现（更灵活的可视化方案） #

用ggplot2的分组合并逻辑更清晰，适合后续调整样式：

library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)

# 1. 数据预处理：删除缺失值+宽表转长表
mat_long <- mat %>%
  na.omit() %>%
  pivot_longer(cols = c(pour_eau, pour_MO), names_to = "指标", values_to = "数值")

# 2. 绘制分组条形图
ggplot(mat_long, aes(x = factor(niv_alti), y = 数值, fill = 指标)) +
  geom_col(position = position_dodge(0.9), width = 0.8) +
  labs(x = "海拔水平(niv_alti)", y = "数值") +
  scale_fill_manual(values = c("steelblue", "orange"),
                    labels = c("含水率", "有机质含量")) +
  theme_bw()

注意事项 #

• 原数据存在两个海拔为-0.71的样本，如果你需要对同一海拔的数值做平均/求和后再绘图，可先按niv_alti分组聚合后再执行绘图逻辑。
• 若需要保留含NA的4c样本，可将na.omit(mat)替换为mat |> mutate(pour_MO = replace(pour_MO, is.na(pour_MO), 0))，将缺失值替换为0后绘图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Von Linné