Question

我现在正在处理一些数据，我想制作一个箱形图，显示最小值，2.5、25、50、70、75、97.5和最大值。箱线图还应具有图例，该图例显示具有不同颜色的线以表示每个分位数。有什么办法吗？感谢您的帮助。

a :: [Int]; b :: [Int]

PS。我尝试了@thelatemail提供的代码，但是在RStudio中得到了完全不同的数字。有什么解决办法吗？谢谢。

Answer 1

要使用箱形图框架无法轻松生成想要的操作。

R中的基础方框图是boxplot.stats()函数。让我们在您的数据上运行它：

boxplot.stats(Mydata)

$stats
[1]   1 152 204 253 300

$n
[1] 502

$conf
[1] 196.8776 211.1224

$out
[1] 500

您可以看到$stats的返回顺序是：晶须较低，25％位数，中位数，75％较高，晶须。与quantile进行比较：

quantile(Mydata)

  0%  25%  50%  75% 100% 
   1  152  204  253  500

如果您使用geom_boxplot()中的ggplot2，则可以重新定义该框使用的值。但是您只能绘制相同的五个值：它们分别称为ymin，lower，middle，upper和ymax。

例如，如果您希望2.5％的分位数为lower，而97.5％的分位数为upper，则可以尝试：

data.frame(x = 1,
           y0 = min(Mydata),
           y025 = quantile(Mydata, 0.025),
           y50 = median(Mydata),
           y975 = quantile(Mydata, 0.975),
           y100 = max(Mydata)) %>%
  ggplot(df, aes(x)) +
  geom_boxplot(aes(ymin = y0, 
                   lower = y025, 
                   middle = y50, 
                   upper = y975, 
                   ymax = y100),
               stat = "identity")

但是，您可能想弄清楚（也许使用标签）这不是“标准”箱形图。

另一种ggplot2的想法是使用geom_jitter绘制数据点，然后使用geom_hline为所需的分位数添加线。像这样：

library(tibble)
library(ggplot2)

Mydataq <- quantile(Mydata, probs = c(0.025, 0.25, 0.5, 0.7, 0.75, 0.975)) %>%
  as.data.frame() %>% 
  setNames("value") %>% 
  rownames_to_column(var = "quantile")

Mydataq %>% 
  ggplot() + 
  geom_hline(aes(yintercept = value, color = quantile)) + 
  geom_jitter(data = tibble(x = "Mydata", y = Mydata), 
              aes(x = x, y = y))

Answer 2

这是个主意。您可能需要进一步完善它。

#Data
P = c(2.5, 25, 50, 70, 75, 97.5)

#Quantiles
b = quantile(x = Mydata, probs = P/100)

#Custom funtion
dp = function(at, y1, y2, width, ...){
    polygon(x = c(at - width/2, at + width/2, at + width/2, at - width/2),
            y = c(y1, y1, y2, y2), ...)
}

#Parameters
at = 1
width = 0.2

graphics.off()

#Whiskers
plot(x = rep(at, length(Mydata)), y = Mydata, type = "l")
segments(x0 = at - width/2, x1 = at + width/2, y0 = min(Mydata), y1 = min(Mydata))
segments(x0 = at - width/2, x1 = at + width/2, y0 = max(Mydata), y1 = max(Mydata))

#Boxes
sapply(1:ceiling(length(b)/2), function(i) {
    dp(at = at, y1 = b[i], y2 = b[length(b) + 1 - i], width = width * i, col = i)
})
#OR
sapply(1:ceiling(length(b)/2), function(i) {
    segments(x0 = at, x1 = at, y0 = b[i], y1 = b[length(b) + 1 - i],
             lwd = 10 * i, col = i, lend = "butt")
})

Answer 3

只需使用bxp进行过度绘图：

set.seed(123)
Mydata = sample(x=100:300, size = 500, replace = T)
Mydata = c(Mydata, 1, 500)

bp <- boxplot(Mydata, range=0, plot=FALSE)

vals <- c(
  min=min(Mydata),
  quantile(Mydata, c(0.025, 0.25, 0.5, 0.7, 0.75, 0.975)),
  max=max(Mydata)
)

bxp(bp, whisklty=0, staplelty=0)
bp$stats[2:4,] <- c(vals[2], Inf, vals[5])
bxp(bp, whisklty=0, staplelty=0, add=TRUE)
bp$stats[2:4,] <- c(vals[2], Inf, vals[7])
bxp(bp, whisklty=1, staplelty=1, add=TRUE)

如何在R中使用自定义分位数创建箱形图？

3 个答案: