如何从3×2 tibble绘制分组直方图？报错求助

嘿，我来帮你搞定这个绘图问题！咱们先拆解一下你遇到的问题，再一步步修正代码：

你碰到的Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (3): y，主要有这几个原因：

• 你的数据是宽格式（每列对应一个分组），但ggplot天生更适配长格式数据（一列存分组标签，一列存对应数值）
• 用错了几何对象：geom_histogram()是用来展示单变量分布的，而你要对比两组的样本平均值，应该用geom_col()（柱状图）才对
• 语法小错误：stat = "identity"和position = "dodge"是geom_col()的参数，不能单独用+挂在后面
• 直接拿rownames()和colnames()当映射美学也不合适，得把这些信息转成数据框的正式列

1. 先把数据转成ggplot喜欢的长格式 #

咱们用tidyr包的pivot_longer()来转换格式，顺便给行名加个正式列（比如叫sample）：

library(tidyverse) # 同时加载ggplot2和tidyr，省得单独装

# 给行名添加为一列，再转成长格式
sample.average <- sample.average %>%
  mutate(sample = rownames(.)) %>%
  pivot_longer(cols = -sample, names_to = "group", values_to = "average")

转换后的数据会变成6行3列的结构，大概是这样：

2. 绘制带图例的分组柱状图 #

现在用整理好的数据来画图，设置好颜色映射，自动生成图例：

ggplot(sample.average, aes(x = sample, y = average, fill = group)) +
  # 让同一样本的两个柱子并排，避免重叠
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.8), width = 0.7) +
  # 添加标题和标签
  labs(title = "Control vs Experiment: Sample Averages",
       x = "Sample",
       y = "Average Value",
       fill = "Group") +
  # 自定义分组颜色，你可以换成自己喜欢的颜色
  scale_fill_manual(values = c("control.average" = "#2ecc71", "exp.average" = "#3498db")) +
  # 用清爽的主题
  theme_minimal()

要是你真的需要直方图（看分布） #

如果你的需求是展示两组平均值的分布情况，那可以用长数据的average作为x轴，用分组来区分填充色：

ggplot(sample.average, aes(x = average, fill = group)) +
  # 半透明叠加，方便看重叠部分，binwidth可以根据数据调整
  geom_histogram(binwidth = 5, alpha = 0.7, position = "identity") +
  labs(title = "Distribution of Average Values",
       x = "Average Value",
       y = "Count",
       fill = "Group") +
  scale_fill_manual(values = c("control.average" = "#e74c3c", "exp.average" = "#f39c12")) +
  theme_minimal()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者timothyfisherphd