ошибка: дублированная эстетика после стандартизации имени: игнорирование неизвестных параметров: fun.y

Question

Я пытаюсь создать коробку для некоторых данных, которые у меня есть, и я ввел следующий код:

rating_mean_plot <- data %>% 
  mutate(GROUP = recode(GROUP, "ontrol" = "control"), na.rm = T) %>% 
  ggplot(aes(x = GROUP, y = ITEM_2, ITEM_1, ITEM_3)) + 
  labs(x = "Condition", y = "Mean Attractiveness Rating") +
  stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom = "errorbar", width = .25) +
  geom_point(stat = "summary", fun.y = "mean", size = 4, shape = 20, color = "red", fill = "grey") +
  ylim(0,7) +
  theme_cowplot()
rating_mean_plot

Однако он обнаружил следующие ошибки

Duplicated aesthetics after name standardisation: Ignoring unknown parameters: fun.y

No summary function supplied, defaulting to `mean_se()
Removed 17 rows containing non-finite values (stat_summary)

любая помощь по этому вопросу будет принята с благодарностью:)

Answer 1

Если я правильно вас понял и использовал набор игрушечных данных с некоторыми случайными числами, такой сюжет может быть достигнут таким образом. Сначала вы должны привести в порядок набор данных, то есть преобразовать из широкого в длинный формат, который дает один столбец с результатами трех экспериментов вместо трех разных столбцов. Это позволяет вычислять общее среднее и доверительные интервалы по группам.

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

# example data with some random numbers
set.seed(42)

data <- data.frame(
  GROUP = c(rep("ontrol", 10), rep("group 2", 10)),
  ITEM_1 = runif(20) * 7,
  ITEM_2 = runif(20) * 7,
  ITEM_3 = runif(20) * 7,
  stringsAsFactors = FALSE
)

# Tidy the dataset: Convert from wide to long format
# item = which trial of the experiment
# value = result of the experiment
data_long <- data %>% 
  pivot_longer(-GROUP, names_to = "item", values_to = "value") %>% 
  mutate(GROUP = recode(GROUP, "ontrol" = "control"))

# Plot
rating_mean_plot <- data_long %>% 
  ggplot(aes(x = GROUP, y = value)) + 
  # Confidence Intervals as errorbars
  stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom = "errorbar", width = .25) +
  # Mean as points
  stat_summary(fun = "mean", geom = "point", size = 4, shape = 20, color = "red", fill = "grey") +
  labs(x = "Condition", y = "Mean Attractiveness Rating") +
  ylim(0,7) +
  theme_cowplot()
rating_mean_plot

^{Создано в 2020-03-30 пакетом представ (v0.3.0)}