如何制作嵌套的x标签，如JMP可变性图，但使用ggplot2

Question

我喜欢JMP变异图。 （this page）这是一个强大的工具。

该示例具有2个x轴标签，一个用于部件号，另一个用于操作员。 link

此处JMP可变性图显示超过2个级别的变量。以下按油量，批量大小和爆米花类型进行拆分。找到正确的序列以显示最强的分离可能需要一些工作，但这是一个很好的信息交流工具

如何做到这一点，多级x标签，R使用ggplot2库？

我能找到的最好的是（，link），它根据柱面数分开，但不会制作x轴标签。

我的示例代码是：

#reproducible
set.seed(2372064)

#data (I'm used to reading my own, not using built-in)
data(mtcars)
attach(mtcars)

#impose factors as factors
fact_idx <- c(2,8:11)
for(i in fact_idx){
     mtcars[,i] <- as.factor(mtcars[,i])
}

#boxplot
p <- ggplot(mtcars, aes(gear, mpg, fill=cyl)) + 
     geom_boxplot(notch = TRUE)  
p

这给出的情节是：

link

如何使x轴标签指示齿轮和气缸？

在jmp中我得到了这个：

Answer 1

您可以使用R-package VCA，它附带功能varPlot，实现类似于JMP的可变性图表。帮助中提供了多个示例。你的例子看起来像这样：

library(VCA)
dat <- mtcars[order(mtcars$cyl, mtcars$gear),]

# default
varPlot(mpg~cyl/gear, dat)    
# nicely formatted
varPlot(mpg~cyl/gear, dat, 
        BG=list(var="gear", col=paste0("gray", c(90,80,70)), 
                col.table=T),
        VLine=list(var="cyl"), Mean=NULL,
        MeanLine=list(var=c("cyl", "gear"), col=c("blue", "orange"),
                      lwd=c(2,2)),
        Points=list(pch=16, cex=1))