我们可以使用geom_boxplot函数添加箱线图,并设置y轴变量为mpg(燃油效率)。 p<-p+geom_boxplot(aes(y=mpg)) 1. 这样就可以绘制出一个简单的箱线图了。 接下来,我们使用stat_boxplot函数来添加误差线。我们可以通过设置参数width和position来调整误差线的宽度和位置。 p<-p+stat_boxplot(aes(y=
ggplot(df,aes(group1,value))+stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.1,size=0.8)+ geom_boxplot(aes(fill=group1),outlier.color=NA) 7、添加均值点: ggplot(df,aes(group1,value))+ stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.1,size=0.8)+ geom_boxplot(fill="white",outlier.color=NA)+ stat_summ...
stat_summary_hex:与 stat_bin_hex 类似,但是对数据进行汇总处理,用于显示数据总体特征。 stat_summary_2d:将数据汇总到网格中,并为每个单元格绘制一个点或标记,用于显示数据总体特征。 stat_boxplot:绘制箱线图,显示一个连续变量的五个重要统计量,包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值,...
stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.15): 添加一个箱线图的统计变换,这里使用 errorbar 几何对象,宽度设置为 0.15,这可能是用来表示箱线图的中位数线或四分位数范围的误差条。 geom_boxplot(width = .4, outlier.shape = NA): 添加一个箱线图几何对象,箱子的宽度设置为 0.4,并且移除异常值...
library(ggplot2) library(stringr) library(ggprism) x_level<-paste(df$Group1,df$Group2,sep="_") x_level df1$group<-str_sub(df1$new_col,5,7) df1$new_col<-factor(df1$new_col, levels = x_level) ggplot(df1,aes(x=new_col,y=value))+ stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.2)...
准备数据:这是绘制箱线图的关键步骤,确保你的数据已加载到R环境中,并且格式正确。基础箱线图构建:使用geom_boxplot函数来绘制基础的箱线图。例如:Rlibraryggplot, y = Value)) + geom_boxplot其中,data是你的数据框,Group是分组变量,Value是你要展示的数据值。3. 添加平均点: 利用stat_...
• Key function: geom_boxplot()• Alternative function: stat_boxplot()• Key arguments to customize the plot: alpha, color, linetype, shape, size and fill 基本的箱图 e + geom_boxplot()旋转的箱图 e + geom_boxplot() + coord_flip()凹陷的箱图(缺口显示中位数以及置信区间)e + ...
本篇教程将指导你在 R 语言中利用 ggplot2 包绘制箱线图。首先,通过 geom_boxplot() 函数实现基础箱线图构建:1. 准备好你的数据,这是关键步骤。为了更详细展示数据特性,可以利用 stat_summary() 添加平均点:2. 通过选择要展示的项目,定制你的箱线图内容。如果你想在箱线图中添加点状图或...
stat_boxplot(geom ="errorbar",width=0.15)+ geom_boxplot(width=0.3)+ theme_classic() 对应关系为 直方图 1 2 3 ggplot(data=diamonds)+ geom_histogram(mapping=aes(x=carat),binwidth=0.5)+ theme_classic() 对应关系 甚至于热图 1 2 3
options(repr.plot.width=4, repr.plot.height=4) ggplot(ToothGrowth, aes(x=as.character(dose), y=len, fill=dose)) + geom_boxplot(outlier.size=NA, size=0.01, outlier.shape = NA) + geom_jitter(width = 0.3, size=0.01) +# , aes(color=supp) + stat_compare_means(comparisons = my_com...