R使用ggplot2实现成对变量合并绘制并排对比柱状图的方法

1. 依赖加载与数据整理 #

首先需要加载tidyverse套件（包含dplyr、tidyr、ggplot2核心工具），随后将你提供的宽格式原始数据转换为ggplot2适配的长结构，同时拆分种族与指标字段：

# 加载依赖包
library(tidyverse)

# 构造你的输入数据（实际使用时替换为你自己的读入数据代码即可）
raw_df <- data.frame(
  Race = c("AIAN_Deaths", "AIAN_Expected", "Asian_Deaths", "Asian_Expected"),
  Alabama = c(127, 0, 88, 58),
  Alaska = c(1763, 444, 40, 52),
  Arizona = c(46, 1178, 353, 258),
  Arkansas = c(620, 122, 46, 71)
)

# 数据清洗转换
clean_df <- raw_df %>%
  # 拆分Race列，单独提取种族、指标两个维度
  separate(Race, into = c("种族", "指标"), sep = "_") %>%
  # 将州维度从列转为行，适配ggplot2长数据要求
  pivot_longer(cols = -c(种族, 指标), names_to = "州", values_to = "人数")

2. 绘制并排对比图 #

通过position_dodge实现同维度柱子并排展示，自定义颜色匹配你要求的死亡数（红色）、预期数（蓝色），用分面实现按种族分组：

ggplot(clean_df, aes(x = 州, y = 人数, fill = 指标)) +
  # 并排柱状图，调整dodge宽度控制同组柱子间距
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.8), width = 0.7) +
  # 自定义填充色：Deaths为红色，Expected为蓝色
  scale_fill_manual(values = c("Deaths" = "#ff0000", "Expected" = "#0000ff")) +
  # 按种族分面，实现分组展示效果
  facet_wrap(~种族) +
  # 基础主题调整，可按需修改
  theme_bw(base_size = 12) +
  labs(x = "州", y = "人数", fill = "指标类型")

如果不需要分面，希望所有种族的对比放在同一坐标轴下，可将x轴修改为x = interaction(种族, 州)，再适当调整x轴标签旋转角度即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin