我有一个这样的数据集。数据是通过问卷收集的，我将做一些探索性的数据分析。
windows <- c("yes", "no","yes","yes","no")
sql <- c("no","yes","no","no","no")
excel <- c("yes","yes","yes","no","yes")
salary <- c(100,200,300,400,500 )
test<- as.data.frame (cbind(windows,sql,excel,salary),stringsAsFactors=TRUE)
test[,"salary"] <- as.numeric(as.character(test[,"salary"] ))
我的数据集中有一个结果变量（薪水）和几个输入变量（工具）。如何可视化这样的水平箱线图：
让我们从创建一些假数据集开始。
software = sample(c("Windows","Linux","Mac"), n=100, replace=T)
salary = runif(n=100,min=1,max=100)
test = data.frame(software, salary)
这应该创建一个test看起来有点像的数据框：
software salary
1 Windows 96.697217
2 Linux 29.770905
3 Windows 94.249612
4 Mac 71.188701
5 Linux 94.028326
6 Linux 7.482632
7 Mac 98.841689
8 Mac 81.152623
9 Windows 54.073761
10 Windows 1.707829
EDIT based on comment请注意，如果上述格式的数据尚不存在，则可以将其更改为这种格式。让我们以原始问题中提供的数据框为例，假设该数据框被调用raw_test。
windows sql excel salary
1 yes no yes 100
2 no yes yes 200
3 yes no yes 300
4 yes no no 400
5 no no yes 500
现在，使用in 包中的melt函数/方法，首先创建数据框（将用于最终绘图），如下所示：reshapeRtest
# use melt to convert from wide to long format
test = melt(raw_test,id.vars=c("salary"))
# subset to only select where value is "yes"
test = subset(test, value == 'yes')
# replace column name from "variable" to "software"
names(test)[2] = "software"
现在，您将获得如下所示的 datframe test：
salary software value
1 100 windows yes
3 300 windows yes
4 400 windows yes
7 200 sql yes
11 100 excel yes
12 200 excel yes
13 300 excel yes
15 500 excel yes
创建了数据集。我们现在将生成绘图。
首先，根据代表使用率的软件计数在左侧创建条形图。
p1 <- ggplot(test, aes(factor(software))) + geom_bar() + coord_flip()
接下来，在右侧创建箱线图。
p2 <- ggplot(test, aes(factor(software), salary)) + geom_boxplot() + coord_flip()
最后，将这两个图并排放置。
require('gridExtra')
grid.arrange(p1,p2,nrow=1)
这应该创建一个图，如：
您将需要创建一个包含软件信息的列 - 例如将其命名为软件，并且薪水列具有相应的薪水，例如
Software Salary
Microsoft 100
Microsoft 300
Microsoft 400
SQL 200
依此类推...然后您可以使用下面的代码进行绘图
p <- ggplot(test, aes(factor(software), salary))
p + geom_boxplot() + coord_flip()