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_
p <- ggplot(data=employee,aes(x="薪资",y=salary))p+geom_boxplot(width=0.3) 有少量人的薪资数据偏高,造成箱线图顶部有一些异常值。存在即合理,不要着急去剔除。 2.分组箱线图 目标:考察不同职位类别人群的薪资分布、异常值状况。 p <- ggplot(data=employee,aes(x=jobcat,y=salary))p+geom_boxpl...
#使用ggplot2包生成箱线图 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...
论文中提供的是宽格式数据,如果使用ggplot2作图需要转换成长格式,这里本来想尝试一下tidyr包中的pivot_longer()函数了,帮助文档没有看明白。没有搞定,还是直接使用reshape2中的melt()函数吧 library(dplyr) df %>% mutate(new_col=paste(...
在R语言中,可以使用ggplot2包来绘制qq图和boxplot图。 首先,需要安装ggplot2包,并加载该包: install.packages("ggplot2") library(ggplot2) 复制代码 接下来,可以使用ggplot()函数创建一个基础图形对象,并使用geom_qq()函数来绘制qq图: ggplot(data, aes(sample = variable)) + geom_qq() 复制代码 其中,...
reshape2::melt(df,id.vars="Species")->dfa 基本箱线图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(data=dfa,aes(x=Species,y=value,fill=Species))+geom_boxplot() image.png 添加误差线 这里使用到的是stat_boxplot()函数
1. 基础函数—`boxplot()` 2. `ggplot()`函数 简介 箱线图主要是通过四分位数描述数据分布,通过最大值,上四分位数,中位数,下四分位数,最小值五处位置描述数据分布情况。箱线图能够显示出可能为离群点(范围±1.5*IQR以外的值,IQR表示四分位距,即上四分位数与下四分位数的差值)的观测。
library(ggplot2) library(dplyr) ggplot(data_df, aes(x = as.factor(Class), y = Amount, fill = as.factor(Class))) + geom_boxplot(outlier.shape = NA) + scale_x_discrete(labels = c("no fraud", "fraud")) + ggtitle("Boxplot without Outliers") + coord_cartesian(ylim = quantile(dat...
可以通过geom参数来指定绘制的几何对象类型，如geom=”smooth”将拟合一条平滑曲线，geom=”boxplot”将绘制箱线胡须图，geom=”histogram”绘制直方图，geom=”freqpoly”绘制频率多边形，geom=”density”绘制密度曲线 9.2ggplot2图形语法 ggplot(data=NULL,mapping=aes(),...,environment=parent.frame())+graph_...
ggplot2 作图 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)+geom...