如何使用ggplot2绘制被分成多个类别的数据？

Question

一项关于使用两种清洁产品(产品A和产品B)的市场调查按房间(厨房、浴室、卧室)、使用频率(每天、每周、每月)和产品瓶子大小(小、中、大)分开。

我认为表示这些结果的最好方法是柱状图。然而，我认为有更好的方法来表示这些结果，所以我来这里寻求更好的图形表示的建议，因为我对柱状图不是很满意。

在MWE中，数据是按升序排列的，但对于真实数据，不同的列大小使得绘图在视觉上非常混乱。

library(ggplot2)

Product <- c("Product A", "Product B")
Place <- c("Kitchen", "Bathroom", "Bedroom")
Bottle_size <- c("Small", "Medium", "Large")
Frequency <- c("Daily", "Weekly", "Monthly")

DF <- expand.grid(Bottle_size = Bottle_size,
                  Place = Place,
                  Frequency = Frequency,
                  Product = Product)

DF$Consumer_Approval <- seq(from = 10,
                            to = 100,
                            by = (100-10)/53)

ggplot(data = DF,
       aes(x = Frequency,
           y = Consumer_Approval)) +
  geom_col(aes(fill = Bottle_size),
           position = "dodge") +
  facet_grid(Product ~ Place)

enter image description here

实际数据类似于：enter image description here

Answer 1

一种选择是棒棒糖图表，其中棒棒糖的高度显示产品A和产品B的消费者评级之间的差异。这允许在给定的设置中快速直观地估计首选产品：

ProdA <- split(DF, Product)[[1]]
ProdB <- split(DF, Product)[[2]]
DF <- dplyr::left_join(ProdA, ProdB, c("Bottle_size", "Place", "Frequency"))
DF$AvsB <- DF$Consumer_Approval.x - DF$Consumer_Approval.y

ggplot(data = DF, aes(x = Frequency, y = AvsB, color = Bottle_size)) +
  geom_point(position = position_dodge(width = 0.5)) +
  geom_linerange(aes(ymin = AvsB, ymax = 0), position = position_dodge(width = 0.5)) +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2) +
  ylim(-100, 100) +
  facet_grid(.~Place) +
  labs(y = "Prefers Product B <- No preference  -> Prefers Product A")

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