如果`MAM`和`CAM`实际上是分类变量，应该如何适当地转换它们？

如果你的`MAM`和`CAM`是分类变量，而不是可以直接用于布尔逻辑判断的数值或逻辑类型，你可能需要将它们转换成二元编码（one-hot encoding 或 dummy variables），以便可以正确地传递给 `plot_AbanicoPlot` 函数。这通常是通过 R 的 `model.matrix` 或 `dummies` 包来进行的。以下是一个基本的例子：

# 假设 MAM 和 CAM 分别有 'A', 'B', 'C' 这三个类别
library(dummies)

# 对 MAM 和 CAM 转换为哑变量矩阵
MAM_dummies <- dummy.data.frame(MAM, contrasts = TRUE)
CAM_dummies <- dummy.data.frame(CAM, contrasts = TRUE)

# 现在你可以选择显示哪一类（可能是第一个哑变量对应 TRUE）
bar_data <- cbind(MAM_dummies$`A`, CAM_dummies$`A`) # 只显示第一个类别的数据点
plot_AbanicoPlot(data = L1236, z.0 = "median", bar = bar_data, 
                 bar.col = c("steelblue4", "orange4"), grid.col = FALSE, polygon.col = FALSE)

在这个例子中，我们只展示了每个分类的第一个级别（如'A'）。如果你想要展示其他级别，只需替换 `MAM_dummies$``A` 为相应的变量和级别。