R语言：带双重分组与三类数据的堆叠条形图制作求助

别担心，这个需求确实需要一点数据整理和ggplot的技巧，但一步步拆解下来其实并不难！我会用新手友好的tidyverse工具链（dplyr+ggplot2）帮你实现，从数据预处理到绘图全程讲解~

首先安装并加载tidyverse（包含dplyr用于数据整理，ggplot2用于绘图），如果之前没装过就先运行安装命令：

# 首次使用先安装
# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

直接用你提供的代码加载数据就行：

data1 <- read.table (text= "Plant RIL Trt SW_Before SW_After SW_Total
1 85 206 Early 0.380 2.27 2.65
2 88 166 Early 0 0.311 0.311
3 92 Lindo Early 0 0.663 0.633
4 94 158 Early 0.0738 0.596 0.669
5 95 23 Early 0.0252 0.543 0.795
6 97 Lica Early 0 0.646 0.646
7 104 166 Peak 0.227 0.261 0.488
8 108 Lica Peak 0.0705 0.816 0.887
9 113 Lindo Late 0.628 0 0.628
10 115 206 Late 0.544 1.05 1.60
11 115 206 Control NA NA 1.50", sep="", header=T)

因为Control组和其他处理组的数据结构不一样（只有Total列），我们需要分开处理再合并：

1. 处理非Control组：计算均值并转成绘图友好的格式
   非Control组需要按RIL和Trt分组，自动计算SW_Before和SW_After的均值（比如RIL206的多行数据会自动取平均），然后把宽格式数据转成长格式，方便后续堆叠绘图：

non_control_data <- data1 %>%
  filter(Trt != "Control") %>%  # 筛选出非Control的行
  group_by(RIL, Trt) %>%        # 按RIL+处理组分组计算均值
  summarise(
    SW_Before = mean(SW_Before, na.rm = TRUE),
    SW_After = mean(SW_After, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"  # 取消分组，避免后续报错
  ) %>%
  pivot_longer(
    cols = c(SW_Before, SW_After),  # 把Before/After列转成键值对
    names_to = "Measurement",       # 新列：标记是Before还是After
    values_to = "Mean_Value"        # 新列：存储计算好的均值
  )

2. 处理Control组：适配格式方便合并
   Control组只有SW_Total数据，我们把它转换成和非Control组一致的格式：

control_data <- data1 %>%
  filter(Trt == "Control") %>%  # 筛选Control组
  select(RIL, Trt, SW_Total) %>%  # 保留需要的列
  rename(Mean_Value = SW_Total) %>%  # 把列名改成和非Control组一致
  mutate(Measurement = "SW_Total")  # 添加测量类型标记

3. 合并两组数据
   把处理好的两部分数据合并成最终绘图用的数据框：

plot_data <- bind_rows(non_control_data, control_data)

现在用ggplot绘制完全符合你要求的图表：

• X轴按RIL分组，同一个RIL下的不同Trt条形分开显示
• 堆叠部分展示SW_Before/SW_After（Control组显示SW_Total）
• 每个条形标注Trt名称，用颜色区分不同测量类型

ggplot(plot_data, aes(x = RIL, y = Mean_Value, fill = Measurement)) +
  # 绘制堆叠条形，同时按Trt分组（同一个RIL下的Trt条形分开）
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.8), color = "black") +
  # 给每个条形添加Trt标注，放在条形上方避免重叠
  geom_text(
    aes(label = Trt),
    position = position_dodge(width = 0.8),
    vjust = -0.5,
    size = 3.5
  ) +
  # 自定义颜色，让Control的Total和其他测量类型区分开
  scale_fill_manual(
    values = c(
      "SW_Before" = "#619CFF",
      "SW_After" = "#00BA38",
      "SW_Total" = "#B7B7B7"
    ),
    labels = c("SW Before", "SW After", "SW Total (Control)")
  ) +
  # 添加标题和坐标轴标签
  labs(
    title = "Mean SW Values by RIL and Treatment",
    x = "RIL",
    y = "Mean Value",
    fill = "Measurement Type"
  ) +
  # 调整主题，让图表更清晰易读
  theme_bw() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    legend.position = "bottom"
  )

• position_dodge(width = 0.8)：让同一个RIL下的不同Trt条形分开，避免重叠
• group_by()+summarise()：自动处理RIL206这类多行数据，计算均值
• 颜色区分：用不同色调标记Before/After/Total，Control组的灰色一眼就能识别

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cameron So