ggplot関数とaes関数を使用してRでグループ化された棒グラフを作成するにはどうすればよいですか？

Question

次のデータ（ddply関数から返されます）からグループ化された棒グラフを作成しようとしています.x軸に（2つのサイトのそれぞれに対して）4つのCWD変数があり、y軸が平均です。

私のコードは次のとおりです。

library(plyr) 
library(reshape2) 
library(ggplot2) 

ddply(data, c("Site","Plot","Cover"), summarise, mean=mean(Height), sd=sd(Height), 
    sem=sd(Height)/sqrt(length(Height))) 

BranchSize <- ddply(data, c("Site","CWD"), summarise, mean=mean(Volume), 
    sd=sd(Volume), sem=sd(Volume)/sqrt(length(Volume))) 

をし、それがこのテーブルを返します。このテーブルは既にデータフレームですか、またはそれを処理するには1つにする必要がありますか？

Site CWD  mean   sd  sem 
1 High Bark 975.7273 2603.077 554.9780 
2 High Branch 36827.7735 107668.064 13056.6706 
3 High Cage 116041.4286 154934.888 58559.8832 
4 High Log 73463.3636 121054.372 25808.8788 
5 Low Bark  40.0000   NA   NA 
6 Low Branch 1323.8280 2304.571 595.0377 
7 Low Cage 101.5000   NA   NA 
8 Low Log 102600.0000   NA   NA 

は、このコードを使用して：私は、このコマンドを実行すると

limits <- aes(ymax = BranchSize$mean + BranchSize&se, 
    ymin=BranchSize$mean - BranchSize&se) 
CWDVol<-ggplot(data = BranchSize, 
    aes(x = factor(CWD), y = mean, fill = factor(Site))) 
CWDVol 

、私のプロットが表示されますが、何のバーはありません。

CWDVol + geom_bar(stat = "identity", position_dodge(0.9)) + 
    geom_errorbar(limits, position = position_dodge(0.9), width = 0.25) + 
    labs(x = "CWD Type", y = "Average Volume") + 
    ggtitle("Average CWD Size in each Site") + 

    scale_fill_discrete(name = "Site") 

私はこのエラーを得続ける：

は、その後、私はこの実行すると、「エラー：マッピングaes()かaes_()によって作成されなければならない」と

は、任意のヒントをいただければ幸いです。

Answer 1

TL; DRあなたはposition引数の名前を残し、そうgeom_barはposition_dodge(0.9)がmapping引数だったと仮定しました。一度あなたはすべてがうまく動作するように修正します。

BranchSize <- read.table(header=TRUE,text=" 
Site CWD  mean   sd  sem 
High Bark 975.7273 2603.077 554.9780 
High Branch 36827.7735 107668.064 13056.6706 
High Cage 116041.4286 154934.888 58559.8832 
High Log 73463.3636 121054.372 25808.8788 
Low Bark  40.0000   NA   NA 
Low Branch 1323.8280 2304.571 595.0377 
Low Cage 101.5000   NA   NA 
Low Log 102600.0000   NA   NA") 

library(ggplot2) 
limits <- aes(ymax=mean+sem, ymin=mean-sem) 
CWDVol <- ggplot(data=BranchSize, 
       aes(x=factor(CWD),y=mean,fill=factor(Site))) 
CWDVol + geom_bar(stat="identity",position=position_dodge(0.9))+ 
    geom_errorbar(limits, position = position_dodge(0.9), width = 0.25) + 
    labs(x = "CWD Type", y = "Average Volume") + 
    ggtitle("Average CWD Size in each Site")+ 
    scale_fill_discrete(name = "Site")+ 
    scale_y_log10() 

いくつかの他の提案：

• がマッピング内$を使用していない、それだけでトラブル
• 多分信頼区間のために+/- 2 SEM（または1.96 SEM）を使用するようになりますか？以下のように（すべての視聴者は、おそらくそう頭でこの変換をしようとします。）

コードの結果が