在ggplot中使用stat_summary和文本geom为每个组添加一个标签,可以通过以下步骤完成: 首先,确保已经加载了ggplot2包:library(ggplot2) 准备数据集,包含组和对应的数值。假设数据集为df,包含两列:group和value。 使用ggplot函数创建一个基本的图形对象:plot <- ggplot(df, aes(x = group, y = value)...
(fun = mean,geom = 'smooth',method = "lm", size = 2,se = T,#添加置信区间 color = "black",aes(group = 1), linetype = "dashed") Warning messages: 1: In stat_summary(fun = mean, geom = "smooth", method = "lm", size = 2, : Ignoring unknown parameters: `method` 2: In...
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...
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...
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...
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', stackratio=1.5, dotsize=1.2)+stat_summary(fun.y= mean, fun.ymin = fun.low.mean, fun.ymax = fun.up.mean, colour ="red", size =0.7) ...
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。
stat_summary(mapping = NULL, data = NULL, geom = "pointrange", position = "identity", ..., fun.data = NULL, fun.y = NULL, fun.ymax = NULL, fun.ymin = NULL, fun.args = list(), na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) ...
我用ggplot和stat_summary用对数标度y-axis做了一个条形图。当我使用stat_summary的文本选项添加平均值时,它会计算平均值的对数。当我使用exp()进行转换时,它会将所有0值转换为1。如果不在单独的表格中计算平均值,有没有办法让stat_summary插入真正的平均值?
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。