将数据集中的中位数添加到箱图中 - R.

Question

我有一个名为nkv.gen的大型数据集，我用它来创建这个箱图：

> head(nkv.gen)
    Berechnung         Situation   NK  PID Case  Differenz Prozess           Objektart
2 Berechnung 1 Nach Massnahme GS 7.64 3084    1  -4.140527 Murgang single family house
3 Berechnung 2 Nach Massnahme GS 7.68 3084    1  -3.638645 Murgang single family house
4 Berechnung 3 Nach Massnahme GS 7.72 3084    1  -3.136763 Murgang single family house
5 Berechnung 4 Nach Massnahme GS 7.73 3084    1  -3.011292 Murgang single family house
6 Berechnung 5 Nach Massnahme GS 7.78 3084    1  -2.383940 Murgang single family house
7 Berechnung 6 Nach Massnahme GS 4.39 3084    1 -44.918444 Murgang single family house

> str(nkv.gen)
'data.frame':   5062 obs. of  8 variables:
 $ Berechnung: Factor w/ 51 levels "Berechnung 1",..: 1 12 23 34 45 47 48 49 50 2 ...
 $ Situation : Factor w/ 37 levels "Nach Massnahme Ablenk- und Auffangd&auml",..: 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ...
 $ NK        : num  7.64 7.68 7.72 7.73 7.78 4.39 4.43 4.44 4.45 4.46 ...
 $ PID       : int  3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 ...
 $ Case      : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Differenz : num  -4.14 -3.64 -3.14 -3.01 -2.38 ...
 $ Prozess   : Factor w/ 1 level "Murgang": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Objektart : Factor w/ 6 levels "single family house",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

xlabs <- paste(levels(nkv.gen$Objektart),"\n(N=",table(nkv.gen$Objektart),")",sep="")
p1 <- ggplot(nkv.gen, aes(x= factor(Objektart), y= NK)) +
  geom_boxplot() + scale_x_discrete(labels=xlabs) +
  labs ( x = "object type", y = "cost/benefit ratio") + 
  ggtitle ("cost/benefit ratio (CBR)") +
  geom_hline(yintercept = 1 , linetype = "dashed", color = "red", size)+ 
  theme (axis.text.x=element_text(size=9, angle = 45, hjust = 1)) 
color = "red")
p1

现在，在这个现有的p1框图中，我想根据nkv.ori的数据添加一些信息。我想计算数据集Objektart中每个nkv.ori的中位数，并将此值（作为红点）绘制到现有的boxplot p1中。

> dput(head(nkv.ori,102))
structure(list(Berechnung = structure(c(51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L), .Label = c("Berechnung 1", "Berechnung 10", 
"Berechnung 11", "Berechnung 12", "Berechnung 13", "Berechnung 14", 
"Berechnung 15", "Berechnung 16", "Berechnung 17", "Berechnung 18", 
"Berechnung 19", "Berechnung 2", "Berechnung 20", "Berechnung 21", 
"Berechnung 22", "Berechnung 23", "Berechnung 24", "Berechnung 25", 
"Berechnung 26", "Berechnung 27", "Berechnung 28", "Berechnung 29", 
"Berechnung 3", "Berechnung 30", "Berechnung 31", "Berechnung 32", 
"Berechnung 33", "Berechnung 34", "Berechnung 35", "Berechnung 36", 
"Berechnung 37", "Berechnung 38", "Berechnung 39", "Berechnung 4", 
"Berechnung 40", "Berechnung 41", "Berechnung 42", "Berechnung 43", 
"Berechnung 44", "Berechnung 45", "Berechnung 46", "Berechnung 47", 
"Berechnung 48", "Berechnung 49", "Berechnung 5", "Berechnung 50", 
"Berechnung 6", "Berechnung 7", "Berechnung 8", "Berechnung 9", 
"EconoMe original"), class = "factor"), Situation = structure(c(10L, 
5L, 1L, 9L, 2L, 17L, 8L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 27L, 7L, 29L, 
30L, 32L, 33L, 31L, 13L, 12L, 28L, 24L, 21L, 14L, 16L, 4L, 26L, 
11L, 25L, 34L, 6L, 10L, 5L, 1L, 2L, 8L, 3L, 20L, 27L, 7L, 29L, 
30L, 32L, 33L, 31L, 28L, 21L, 16L, 34L, 6L, 8L, 18L, 22L, 23L, 
20L, 27L, 36L, 34L, 10L, 1L, 2L, 37L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 
27L, 28L, 24L, 21L, 34L, 10L, 17L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 27L, 
29L, 30L, 32L, 33L, 31L, 13L, 28L, 24L, 21L, 4L, 26L, 11L, 25L, 
6L, 3L, 20L, 4L, 26L, 11L, 25L, 34L), .Label = c("Nach Massnahme Ablenk- und Auffangd&auml", 
"Nach Massnahme Bestvariante Fallzug", "Nach Massnahme Camere", 
"Nach Massnahme Daemme und Ablagerungsraum", "Nach Massnahme Damm inkl. Verlaengerung Durchlass", 
"Nach Massnahme Damm und Ablagerungsraum", "Nach Massnahme Digue de derivation-retention et arriere-digue", 
"Nach Massnahme Digues et ouvrage de limitation", "Nach Massnahme Dossierbauwerk", 
"Nach Massnahme GS", "Nach Massnahme Hochpunkt", "Nach Massnahme Hochwasserschutz Mehlbach", 
"Nach Massnahme Hochwasserschutzkonzept Emsbach", "Nach Massnahme Hochwasserschutzmassnahmen kleine Simme", 
"Nach Massnahme Hochwasserschutzvariante 1 B<e4>chibach", "Nach Massnahme Hochwasserschutzvariante 1 Bächibach", 
"Nach Massnahme HWSP Lowigrabo", "Nach Massnahme Lawinen / Holzrechen", 
"Nach Massnahme Leitd<e4>mme", "Nach Massnahme Leitdämme", "Nach Massnahme Massnahmen", 
"Nach Massnahme Murgang Damm", "Nach Massnahme Murgang Netz", 
"Nach Massnahme Renforcement-rehaussement de la digue", "Nach Massnahme Schutzmassnahmen Milibach", 
"Nach Massnahme Strassendurchlass Kantonsstrasse", "Nach Massnahme Tr?hlibach Beckenried, Massnahmen 1 bis 3", 
"Nach Massnahme Variante 1", "Nach Massnahme Variante 1A", "Nach Massnahme Variante 1B", 
"Nach Massnahme Variante 1B+", "Nach Massnahme Variante 2", "Nach Massnahme Variante 3", 
"Nach Massnahme Vorstudie", "Nach Massnahme Gazex + digues de d<e9>viation et d", 
"Nach Massnahme Gazex + digues de déviation et d", "Nach Massnahme Neue Gerinnefuehrung Gafenbach"
), class = "factor"), NK = c(7.97, 0, 12.71, 18.06, 7.18, 1.78, 
2.11, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 5.43, 0.98, 0.88, 1.12, 
1.12, 0.8, 3.35, 0.51, 1.66, 2.51, 0.7, 0.38, 1.27, 4.25, 28.01, 
8.4, 1.84, 1.3, 1.64, 7.97, 0, 12.71, 7.18, 2.11, 1.74, 5.14, 
2.2, 5.43, 0.98, 0.88, 1.12, 1.12, 0.8, 1.66, 0.7, 1.27, 1.3, 
1.64, 2.11, 0, 5.12, 6.51, 5.14, 2.2, 0.22, 1.3, 7.97, 12.71, 
7.18, 0, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 1.66, 2.51, 0.7, 1.3, 
7.97, 1.78, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 0.98, 0.88, 1.12, 
1.12, 0.8, 3.35, 1.66, 2.51, 0.7, 4.25, 28.01, 8.4, 1.84, 1.64, 
0, 0, 0, 0, 0, -0.22, 0), PID = c(3084L, 2844L, 2707L, 2707L, 
2707L, 2547L, 2534L, 2497L, 2497L, 2497L, 2494L, 2492L, 2478L, 
2383L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2341L, 2193L, 2190L, 
2187L, 2157L, 2104L, 2103L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 2026L, 
2022L, 3084L, 2844L, 2707L, 2707L, 2534L, 2494L, 2492L, 2478L, 
2383L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2190L, 2157L, 2103L, 
2026L, 2022L, 2534L, 2497L, 2497L, 2497L, 2492L, 2478L, 2125L, 
2026L, 3084L, 2707L, 2707L, 2639L, 2497L, 2497L, 2497L, 2494L, 
2492L, 2478L, 2190L, 2187L, 2157L, 2026L, 3084L, 2547L, 2497L, 
2497L, 2497L, 2494L, 2492L, 2478L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 
2351L, 2341L, 2190L, 2187L, 2157L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 
2022L, 2494L, 2492L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 2026L), Case = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 
29L, 30L, 31L, 32L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L), Differenz = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Prozess = structure(c(1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), .Label = "Murgang", class = "factor"), Objektart = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("single family house", "garage", 
"hotel", "industry", "appartment building", "public building"
), class = "factor")), .Names = c("Berechnung", "Situation", 
"NK", "PID", "Case", "Differenz", "Prozess", "Objektart"), row.names = c(1L, 
52L, 103L, 154L, 205L, 256L, 307L, 358L, 409L, 460L, 511L, 562L, 
613L, 664L, 715L, 766L, 817L, 868L, 919L, 970L, 1021L, 1072L, 
1123L, 1174L, 1225L, 1276L, 1327L, 1378L, 1429L, 1480L, 1531L, 
1582L, 1633L, 1684L, 1735L, 1786L, 1837L, 1888L, 1939L, 1990L, 
2041L, 2092L, 2143L, 2194L, 2245L, 2296L, 2347L, 2398L, 2449L, 
2500L, 2551L, 2602L, 2653L, 2704L, 2755L, 2806L, 2857L, 2908L, 
2959L, 3010L, 3061L, 3112L, 3163L, 3214L, 3265L, 3316L, 3367L, 
3418L, 3469L, 3520L, 3571L, 3622L, 3673L, 3724L, 3775L, 3826L, 
3877L, 3928L, 3979L, 4030L, 4081L, 4132L, 4183L, 4234L, 4285L, 
4336L, 4387L, 4438L, 4489L, 4540L, 4591L, 4642L, 4693L, 4744L, 
4795L, 4846L, 4859L, 4910L, 4961L, 5012L, 5063L, 5114L), class = "data.frame")

我认为这很容易，因为数据集具有相同的布局，但我被卡住了。任何提示或建议？

Answer 1

这是一个更简单的例子，但做同样的事情。我认为您的问题是您首先在aes()内提供数据集和ggplot变量。如果您稍后在geom_boxplot和geom_point内执行此操作会更好，尤其是当您想要使用多个数据集进行绘制时，如下所示：

library(dplyr)
library(ggplot2)

# first dataset
dt1 = mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl))

# second dataset (values for each cyl; could be the medians after you calculate them)
dt2 = data.frame(cyl = factor(c(4,6,8)),
                 value = c(100, 188, 358))

ggplot() +
  geom_boxplot(data = dt1, aes(cyl,disp)) +
  geom_point(data = dt2, aes(cyl, value), col="red")