当某些组有多个人但另一些只有一个人时，哪种可视化数据更好的方法是什么？

考虑制作热图：您可以将“基因和物种”用作列或行（受实际数据集的尺寸所施加的约束），然后用颜色和文本对dS进行双重编码。这种布局允许将物种轻松分组到亚属中。

您的数据集扩展了无意义的数据以说明要点

library(ggplot2)
library(dplyr)
df <- tibble(Subgenus =c("Adenia", "Astrophea", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Decaloba", "Deidamiodies", "Deidamiodies", "Deidamiodies", "Deidamiodies", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Passiflora", "Tetrapathea"), Species = c("A.mannii", "P.pittieri", "P.affinis", "P.auriculata_FG", "P.auriculata_S", "P.biflora", "P.filipes", "P.jatusachensis", "P.lutea", "P.microstipula", "P.misera", "P.rufa", "P.suberosa", "P.tenuiloba", "P.arbelaezii", "P.cirrhifolia", "P.contracta", "P.obovata", "P.actinia", "P.cincinnata", "P.edulis", "P.foetida", "P.laurifolia", "P.ligularis", "P.menispermifolia", "P.nitida", "P.oerstedii", "P.quadrangularis", "P.retipetala", "P.serratifolia", "P.serratodigitata", "P.vitifolia", "P.tetrandra"), Genes = c("atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA", "atpA"), dS = c("0.2929", "0.2596", "0.3069", "0.3178", "0.3138", "0.3014", "0.3009", "0.3293", "0.292", "0.2894", "0.32", "0.3154", "0.334", "0.339", "0.28", "0.2946", "0.2841", "0.2947", "0.2959", "0.3153", "0.2939", "0.3095", "0.2988", "0.2964", "0.3177", "0.2928", "0.3145", "0.2933", "0.314", "0.3037", "0.2995", "0.2981", "0.2807"))
i <- 1
while (i < 5) { i <- i + 1; df <- rbind(df, df)}
for (x in 1:16) { df[1*x:33*x, 'Genes'] <- paste0('atpA', x)}

绘制热图，如果dS是字符，则无法进行有意义的比较

df$dS <- as.numeric(df$dS)
ggplot(data = df, aes(y = Species, x = Genes)) + 
    geom_tile(aes(fill = dS)) + 
    geom_text(aes(group = Subgenus, label = dS), size = 3) +
    facet_grid(Subgenus ~., scales = 'free') + 
    theme_bw()