Ggplot是一个用于绘制高质量图表的R语言扩展包。boxplot是其中一种常用的图表类型,用于展示数据的分布和离群值。在使用Ggplot绘制boxplot时,可以通过分组(group)的方式进行数据的分割和展示。 更改显示的汇总统计数据可以通过设定boxplot的统计属性来实现。以下是完善且全面的答案: ...
P1 <- ggplot(Data,aes(x=Group,y=Value,fill=Group))+ #”fill=“设置填充颜色stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.15,aes(color="black"))+ #由于自带的箱形图没有胡须末端没有短横线,使用误差条的方式补上 geom_boxplot(size=0.5,fill="white",outlier.fill="white",outlier.color="white")+...
The following R code will change the boxplot line and fill color. The functionsscale_color_manual()andscale_fill_manual()are used to specify custom colors for each group. # Color by group (dose)e + geom_boxplot(aes(color = dose))+ scale_color_manual(values = c("#00AFBB","#E7B800...
p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len", color = "supp", palette = "jco", add = "jitter") p + stat_compare_means(aes(group = supp)) # 仅显示p值 p + stat_compare_means(aes(group = supp), label = "p.format") # 使用显著性标记 p + stat_compare_means(aes(g...
geom_boxplot(aes(group = cut_width(carat, 0.5))) 如果数据中已经计算过这些统计量,那么也可以将这些变量传递进去。 例如 tibble( x = rep(LETTERS[1:10], 10), y = rnorm(100) ) %>% group_by(x) %>% summarise(y0 = min(y), y25 = quantile(y, 0.25), y50 = median(y), ...
ggplot(data, aes(x = Group, y = Value)) + geom_boxplot() + labs(x = "Group", y = "Value") + ggtitle("Boxplot of Value by Group") 在这个示例中,我们创建了一个包含两个组的示例数据,每个组有100个观测值。然后,我们使用ggplot()函数创建了一个绘图对象,并使用geom_boxplot()函数添加...
sd = sd(value, na.rm = TRUE) ) # Plot weight by group and color by group library("ggpubr") ggboxplot(test1, x = "group", y = "value", color = "sex", palette = c("#00AFBB", "#E7B800"), ylab = "value", xlab = "group")+ geom_point(position = "jitter" )+ scale...
示例代码 Reference Violin plot by group in ggplot2 | R CHARTS (r-charts.com)[https://r-char...
• geom_boxplot() for box plot• geom_violin() for violin plot• geom_dotplot() for dot plot• geom_jitter() for stripchart• geom_line() for line plot• geom_bar() for bar plot 今天我们介绍一下如何添加bar 先建立一个数据 library(tidyverse)# ToothGrowth data setdf <- ...
1.1 散点图(Scatterplot) 1.2 带边界的散点图(Scatterplot With Encircling) 1.3 抖动图(Jitter Plot) 1.4 计数图(Counts Chart) 1.5 气泡图(Bubble Plot) 1.6 边际直方图/箱线图(Marginal Histogram / Boxplot) ...