R ggplot2: stat_count () no debe usarse con un error estético ay en el gráfico de barras

Recibo este error al trazar un gráfico de barras y no puedo deshacerme de él, he probado tanto qplot como ggplot, pero sigo teniendo el mismo error.

A continuación está mi código:

 library(dplyr)
 library(ggplot2)

 #Investigate data further to build a machine learning model
 data_country = data %>%
           group_by(country) %>%
           summarise(conversion_rate = mean(converted))
  #Ist method
  qplot(country, conversion_rate, data = data_country,geom = "bar", stat ="identity", fill =   country)
  #2nd method
  ggplot(data_country)+aes(x=country,y = conversion_rate)+geom_bar()

Error:

  stat_count() must not be used with a y aesthetic

Datos en data_country:

    country conversion_rate
    <fctr>           <dbl>
  1   China     0.001331558
  2 Germany     0.062428188
  3      UK     0.052612025
  4      US     0.037800687

El error viene en el gráfico de barras y no en el gráfico de puntos.

En primer lugar, su código está un poco fuera de lugar. aes()es un argumento en ggplot(), no usas ggplot(...)+aes(...) + layers

En segundo lugar, del archivo de ayuda ?geom_bar:

Por defecto, geom_bar usa stat = "count" que hace que la altura de la barra sea proporcional al número de cajas en cada grupo (o si se proporciona la estética de peso, la suma de los pesos). Si desea que las alturas de las barras representen valores en los datos, use stat = "identity" y asigne una variable a la estética y.

Quieres el segundo caso, donde la altura de la barra es igual a la conversion_rateEntonces lo que quieres es ...

data_country <- data.frame(country = c("China", "Germany", "UK", "US"), 
            conversion_rate = c(0.001331558,0.062428188, 0.052612025, 0.037800687))
ggplot(data_country, aes(x=country,y = conversion_rate)) +geom_bar(stat = "identity")

Resultado:

cuando desee utilizar sus datos existentes en su marco de datos como valor y, debe agregar stat = "identity" en el parámetro de mapeo. La función geom_bar tiene el valor y predeterminado. Por ejemplo,

ggplot(data_country)+
  geom_bar(mapping = aes(x = country, y = conversion_rate), stat = "identity")

Puede usar geom_col () directamente. Vea las diferencias entre geom_bar () y geom_col () en este enlace https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_bar.html

geom_bar () hace que la altura de la barra sea proporcional al número de casos en cada grupo. Si desea que las alturas de las barras representen valores en los datos, utilice geom_col () en su lugar.

ggplot(data_country)+aes(x=country,y = conversion_rate)+geom_col()

Estaba buscando lo mismo y esto también puede funcionar.

p.Wages.all.A_MEAN <- Wages.all %>%
                  group_by(`Career Cluster`, Year)%>%
                  summarize(ANNUAL.MEAN.WAGE = mean(A_MEAN))

nombres (p.Wages.all.A_MEAN) [1] "Grupo de carreras" "Año" "SALARIO.MEAN.ANUAL"

p.Wages.all.a.mean <- ggplot(p.Wages.all.A_MEAN, aes(Year, ANNUAL.MEAN.WAGE , color= `Career Cluster`))+
                  geom_point(aes(col=`Career Cluster` ), pch=15, size=2.75, alpha=1.5/4)+
                  theme(axis.text.x = element_text(color="#993333",  size=10, angle=0)) #face="italic",
p.Wages.all.a.mean