# stat_boxplot(geom = "errorbar", # 添加误差线 # width=0.3)+ geom_boxplot(alpha = 1, # 透明度 outlier.color = "black" # 外点颜色 )+ theme_bw()+ # 白色主题 theme( axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5 ) # x轴刻度改为倾斜90度,防止名称重叠 )+ geom_signif(...
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=mpg),width=...
header = T # 指定第一行是列名 ) # 把数据转换成ggplot常用的类型(长数据) df = melt(df) # 绘图 ggplot(df,aes(x=variable,y=value,fill=variable))+ # stat_boxplot(geom = "errorbar", # 添加误差线 # width=0.3)+ geom_boxplot(alpha = 1, # 透明度 outlier.color = "black" # 外点颜...
2.如果数据是偏态的,中位数将可能不位于四分位距(IQR)箱体的中间,某一触须(whisker)将可能显著地比另一个长。 在降水数据的箱形图(boxplot)中,中位数位于四分位距(IQR)箱体的中间,上下触须(whisker)长度相等.这表明除了异常点(outlier)星号(*)外,数据是对成的.这很好的说明了异常点(outlier)可能和其它的样...
gg_boxplot_col(data=df, x_var=Week, y_var=Count, col_var = Cell) #第二种方法 library(ggplot2) ggplot(data=df,aes(x=Week,y=Count,fill=Cell))+ stat_boxplot(geom = "errorbar", width=0.5, position = position_dodge(0.9))+ ...
stat_boxplot(geom='errorbar',color="gray") + geom_dotplot(binaxis='y',stackdir='center',binwidth=0.08)+ geom_hline(yintercept=3.17,lty=1,color="gray")+theme_bw()+ facet_grid(.~newage,margins=TRUE)+ theme(panel.grid=element_blank(), ...
stat_boxplot(geom ='errorbar', width = 0.4) 就可以了。 image.png 完整代码: y <- ggplot(data=data,mapping = aes(x=group, y=value))+ stat_boxplot(geom ='errorbar', color = 'darkgrey', width = 0.4) + geom_boxplot(fill = "white", color = 'darkgrey', size=0.5, width = 0....
在ggplot2中使用geom_boxplot()和stat_boxplot()函数绘制箱型图。以mtcars数据为例进行绘制。绘制一个简单箱型图：通过调整颜色和添加箱须，使图表更美观。可根据参数设置达到满意效果。通过分类变量绘制箱型图：添加分类变量绘制箱型图很容易实现，只需将填充色映射至分类变量。ggplot2包绘制箱型图支持...
geom_boxplot(linetype="dashed") 这里是采用了在该基础上覆盖一个箱线图框的图层,以实现目的。 ggplot(x, aes(x=species,y=dth,fill=pop)) + geom_boxplot(linetype="dashed") + stat_boxplot(aes(ymin=..lower.., ymax=..upper.., fill=pop)) + ...
箱线图（Boxplot）是统计学中常用的图形表示方法，旨在展示一组数据的分散程度。它以简洁明了的方式展现了数据的五个核心统计指标：最小值、第一四分位数（Q1，即25%分位数）、中位数（Q2，即50%分位数）、第三四分位数（Q3，即75%分位数）以及最大值。通过箱线图，我们可以直观地了解数据的分布特征和...