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",选择要计算的统计量。在这里,我们将使用mean作为统计量。然后,使用geom_text添加标签,将标签文本设置为计算的统计量。同时,可以使用位...
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(...
在R语言中,stat_summary()函数是ggplot2包中的一个函数,用于在散点图上添加汇总统计信息,例如均值、中位数、标准差等。它允许你根据一个或多个分组变量对数据进行汇总,并将结果以图形形式展示。 下面是stat_summary()函数的一般用法: R复制代码 ggplot(data, aes(x, y)) + stat_summary(fun, geom, ......
因为在您自己的代码中Data_above_99th_Percentile和Data_Below_1st_Percentile不是分组计算。
g1 + stat_summary_bin(aes(y = price), fun.y = "mean", geom = "bar") # 分组计算均值 # stat_sum_df用矩形将最值与均值框起来 stat_sum_df <- function(fun, geom = "crossbar", ...) { stat_summary(fun.data = fun, color = "red", geom = geom, width = 0.2, ...) ...
如果有一个离散的x轴，则需要添加MainThemes作为分组变量：
如果有一个离散的x轴，则需要添加MainThemes作为分组变量：
stat_summary(fun = median, geom = "point", fill = "white", shape = 1, size = 2.5) 示例数据绘图 outlier.colour = NA选项用于清除异常点。 可以看到,尾部是被截断的,可以使用选项trim=FALSE使尾部不截断。 通常情况下,默认会对数据进行标准化,使图形面积一致,可以使用scale=count设置不进行标准化,使...
如下所示: simple_data%>%ggplot(aes(group,score))+stat_summary(geom="bar")+stat_summary(geom="errorbar") 下一节会详细介绍stat_summary( )的含义,喜欢的小伙伴可以关注我的公众号R语言数据分析指南,后面的内容更加精彩
要进行描述性统计分析,点击该菜单,选择Summary Statistics/Summarize Contents of Variates,弹出Summarize Contents of Variates对话窗口。窗口上部左边的框里是待分析数据的变量列表,中间的框里是选中后将进行分析的变量,右边的框里是分组变量。窗口中部是GenStat软件可 5、以计算的描述统计量:算术平均数(Arithmetic Mean...