使用ggplot函数创建一个基本的图形对象:plot <- ggplot(df, aes(x = group, y = value)) 添加具体的几何对象(geom)来表示数据。使用geom_point来显示每个组的散点图:plot <- plot + geom_point() 添加stat_summary来计算每个组的总结统计量,并用文本geom添加标签。通过设置stat参数为"summary",...
ggplot(aes(color = MainThemes, y = value, x = Variable, group = MainThemes)) + stat_summary(fun.y="mean", geom="point", size = 2) + stat_summary(fun.y="mean",geom="Line",linewidth = 1) + scale_y_continuous(NULL, breaks = 0:9, limits = c(0, 9)) + theme_minimal() +...
stat_summary(geom = "bar") + stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.5) 两行代码就能搞定,为啥要写那么多呢,节约的时间喝杯茶多好。 原理解析 学习和理解了stat_summary函数的工作原理,那么其他的stat_*函数也就很好理解了。 那我们该如何理解stat_summary呢?还是来举个例子吧 使用上面的数据,我们...
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。 g ...
这样就可以将带观察计数的标签添加到stat_summary ggplot中了。 注意:以上代码示例中的"data"、"x_var"和"y_var"需要根据实际情况进行替换,以适应你的数据和变量名称。 相关搜索: R: GGPLOT2:如何使用stat_summary在ggplot2的折线图中添加标签 如何在ggplot2中将stat_summary线添加到coord_polar图中...
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。
在此示例中，我们将两个参数传递给stat_summary函数。首先，我们告诉stat_summary fun.y = mean我们想要计算变量lifeExp的平均值。使用参数geom = "bar"我们告诉stat_summary将平均值显示为条形图 我们也可以告诉stat_summary，我们要创建折线图而不是条形图，并添加每年平均值的单个点以提高可视化效果的...
stat_summary(fun.y = 'mean',geom = 'point',shape=23,size=3, fill='red') #向箱线图添加均值标记 #1.5绘制单组数据箱线图 #必须给定x参数映射任意一个值 ggplot(birthwt,aes(x=1,y=bwt))+ geom_boxplot()+ scale_x_continuous(breaks = NULL)+ #移除x轴的刻度标记 ...
stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点(由x和y指定位置,angle指定角度) stat_sum 绘制不重复的取值之和(通常用在三点图上) stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值,去掉重复的数值 ...
1 stat_summary 要求数据源的y能够被分组,每组不止一个元素, 或增加一个分组映射,即aes(x= , y = , group = ) library(Hmisc) g <- ggplot(mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算,返回均值,最大值,最小值;其他可用smean.cl.normal,smean.sdl,smedian.hilow。