R，具有多個y值的基本圖形

Question

我開始與R一起工作，這必須是一個基本問題，但似乎並不明顯，如何輕鬆完成。如果我有以下數據集：

x y 

0,1 
0,2 
1,2 
1,4 

等等，所以每個x值有多個y值。這我怎麼能輕鬆地做一個顯示數據和手段和CI間隔的陰謀。

我可以做到這一點，因爲我一起提供了一堆解決方案，但是必須有一個更簡單的解決方案。

這就是我與這個非常簡單的數據文件

cardboard,r1,r2,r3,r4,r5,r6 

0,233,130,110,140,160 

101,293,340,313,260,366,38 

這混亂的代碼做：

er <- read.csv(file="ianevans.csv",head=TRUE,sep=",") 

er[,2:7] <- min(er[1,2:7],na.rm=TRUE)/er[,2:7]*100 

er$sharpness[1]=mean(as.vector(er[1,2:7], "numeric"),na.rm=TRUE) 
er$sharpness[2]=mean(as.vector(er[2,2:7], "numeric"),na.rm=TRUE) 

er$se[1]=sd(as.vector(er[1,2:7], "numeric"),na.rm=TRUE)/sqrt(6-1) 
er$se[2]=sd(as.vector(er[2,2:7], "numeric"),na.rm=TRUE)/sqrt(6-1) 

p <- ggplot(er,aes(x=cardboard,y=sharpness)) 
p1 <- p + geom_point(aes(y=sharpness,color="red",size=5)) 

p2 <- p1 + 
scale_shape_discrete(solid=F) + 
geom_point(aes(y=r1),color="blue",shape="o",size=3) + 
geom_point(aes(y=r2),color="blue",shape="o",size=3) + 
geom_point(aes(y=r3),color="blue",shape="o",size=3) + 
geom_point(aes(y=r4),color="blue",shape="o",size=3) + 
geom_point(aes(y=r5),color="blue",shape="o",size=3) + 
geom_point(aes(y=r6),color="blue",shape="o",size=3) 

p3 <- p2 + 
geom_errorbar(aes(ymax=sharpness+se,ymin=sharpness-se),width=5) 

同樣工作的，或多或少，但你可以看到有是一堆硬編碼數字，並且必須有一個更好的方式來建立數據文件並繪製圖表，並且可以輕鬆地處理每個x數據的不同數量的y數據。一些數據操作的方式也是很棘手的，因爲它應該可以做到這一點，而不需要單獨引用手段，sd's ,.

Answer 1

這是我試圖簡化你的代碼。它是基於dplyr和ggplot2：

library(dplyr) 
library(ggplot2) 

er <- structure(list(cardboard = c("100", "101"), r1 = c(30L, 293L), 
        r2 = c(233L, 340L), r3 = c(130L, 313L), r4 = c(110L, 260L 
        ), r5 = c(140L, 366L), r6 = c(160L, 38L)), .Names = c("cardboard", 
                      "r1", "r2", "r3", "r4", "r5", "r6"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame") 

d2 <- er %>% 
    melt(id.vars='cardboard',na.rm=T) %>% # convert to tidy format 
    group_by(cardboard) %>%     # group by cardboard 
    mutate(v2=min(value)/value) %>%   # calculate v2 
    summarise(sharpness=mean(v2),se=sd(v2)) # calculate mean & sd 
# cardboard sharpness  se 
#1  100 0.3390063 0.3273334 
#2  101 0.2688070 0.3585103 

ggplot(d2) + 
    aes(x=cardboard,y=sharpness,ymax=sharpness+se,ymin=sharpness-se) + 
    geom_pointrange()