如何用geom_errorbar繪制不同顏色的ggplot？

library(tidyverse)
mydata < -結構(list（Index= c(1L。  1L, 2L。  2L, 3L, 3L。  1L, 1L。  2L, 2L, 
2L, 3L。  3L）。  性別 = c("Male"。  "女性", "男性"。  "Female", "Male", "Male", 
"女", "男", "女"。  "male", "female"。 
）。  高度 = c(NA。  NA, 0。 740339097715042, 0. 758196660530606, 0.218048382364689, 
0. 329217343894418, NA。  NA, 0. 749669793529369, 0.7445564572896,  
0.273171513372133,/span> 0. 452720902980308）。  Lo = c(NA。  NA, 0。 729682349457229, 
0.739120997850057, 0.20316516805848,  0. 311224922583981, NA, NA, NA ,  
0.718886931624498,/span> 0. 708069014803844, 0.233670719484927, 0.402244911750405
）。  Up = c(NA。  NA,  0. 755735601081241, 0. 778557403161694, 0.237068004398738, 
0. 349859894992744, NA。  NA, 0。 786845227603324, 0.786837817718618, 
0.314042083915779, 0。 499544458312984）。 得分= c（0. 075, 0.075, 
0.075, 0。 075, 0.075,  0. 075, 0.3, 0. 3, 0.3, 0. 3)),行。 names = c(NA,) 
-12L）。  class = c("tbl_df"/span>。  "tbl", "data. frame"））


> mydata
# A tibble: 12 × 6
   指數性別身高Lo Up得分
   <int> < chr> <dbl>  <dbl> < dbl> <dbl>
 1 1 男 NA NA NA 0.075
 2 1 女 NA NA NA 0.075
 3 2 男 0. 740 0.730 0.756 0.075[/span]。
 4 2 女 0. 758 0.739 0.779 0.075[/span]。
 5 3 男 0. 218 0.203 0.237 0.075[/span]。
 6 3 女 0. 329 0.311 0.350 0.075[/span]。
 7 1 男 NA NA NA 0.3  
 8 1 女 NA NA NA 0.3  
 9 2 男 0． 750 0.719 0.787[/span> 0.3[/span  
10 2 女 0． 745 0.708 0.787 0.3  
11 3 男 0． 273 0.234 0.314[/span> 0.3[/span  
12 3 女 0.453 0.402 0.500 0.3  

我有一個資料集，其中有男性和女性學生的身高資料。這些學生按照他們的Score被分成2組。在每個級別的Score中，有3個Indexes。

dplyr:: 重命名(mydata, 性別= "Gender"） %> % ggplot(aes(x = index,  y = 高度。  color = gender, ymin = Lo,  ymax = Up))  
  geom_errorbar(position = position_dodge(width = 0。 2),寬度= 0. 2）  
  geom_point(position = position_dodge(width = 0。 2), size = 0.8) 

我可以看到雄性是綠色的，而雌性是紅色的。然而，我怎樣才能區分兩個不同的Score的誤差條？我怎樣才能給它們涂上不同的顏色？

uj5u.com熱心網友回復：

你可以通過使用tidyr::unite()將性別和分數變數合并成一列，然后將新的合并變數分配給顏色美學來實作這一目標。

 tibble(Index = c(1L。  1L。  2L, 2L。  3L, 3L, 
                 1L, 1L,  2L。  2L, 3L。  3L), 
       性別 = c("Male"。  "Female"。  "男", "女"。  "male", "male", 
                  "女", "男"。  "女", "男"。  "女", "男"。  "Female"), 
       高度 = c(NA。  NA,  0. 740339097715042, 0. 758196660530606, 0.218048382364689, 
                  0. 329217343894418, NA。  NA, 0. 749669793529369, 0.7445564572896,  
                  0.273171513372133, 0.452720902980308）, 
       Lo = c(NA。  NA,  0. 729682349457229, 
              0.739120997850057, 0.20316516805848,  0. 311224922583981, NA, NA, NA ,  
              0.718886931624498, 0.708069014803844,  0. 233670719484927, 0.402244911750405),  
       上 = c(NA。  NA,  0. 755735601081241, 0. 778557403161694, 0.237068004398738, 
              0. 349859894992744, NA。  NA, 0。 786845227603324, 0.786837817718618, 
              0.314042083915779, 0.499544458312984）, 
       分數 = c(0. 075, 0.075,  0. 075, 0.075,  0. 075, 0.075,  
                 0.3, 0。 3, 0.3,  0. 3, 0.3,  0. 3)) %>% 
  tidyr:: unite(Gender, Score。  col = "group"） %> % 
  ggplot(aes(x =index,  y = 高度, 顏色= 組。  ymin = Lo,  ymax = Up))  
  geom_errorbar(position = position_dodge(width = 0。 2),寬度= 0. 2）  
  geom_point(position = position_dodge(width = 0。 2), size = 0.8) 

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