r - 如何使用 ggproto 扩展 ggplot2 boxplot？

Question

我经常在工作中使用箱线图，喜欢 ggplot2美学。但标准geom_boxplot缺少对我来说很重要的两件事: mustache 的末端和中间标签。多亏了这里的信息，我写了一个函数:

gBoxplot <- function(formula = NULL, data = NULL, font = "CMU Serif", fsize = 18){
  require(ggplot2)
  vars <- all.vars(formula)
  response <- vars[1]
  factor <- vars[2]
  # A function for medians labelling
  fun_med <- function(x){
    return(data.frame(y = median(x), label = round(median(x), 3)))
  }
  p <- ggplot(data, aes_string(x = factor, y = response)) +
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.6) +
  geom_boxplot() +
  stat_summary(fun.data = fun_med, geom = "label", family = font, size = fsize/3, 
                                                                         vjust = -0.1) +
  theme_grey(base_size = fsize, base_family = font)
  return(p)
}

还有字体设置，不过这只是因为我懒得做主题了。下面是一个例子:

gBoxplot(hwy ~ class, mpg)

对我来说已经够用了，但是有一些限制(不能使用自动闪避等)，最好根据 geom_boxplot做一个新的geom会更好.我已阅读小插图 Extending ggplot2 ，但无法理解如何实现它。
任何帮助将不胜感激。

Answer 1

所以一直在想这个问题。基本上，当你创建一个新的基元时，你通常会编写以下组合:

A 层功能

A stat-ggproto ,

A geom-ggproto

只有 层功能需要对用户可见。你只需要写一个 stat-ggproto 如果您需要某种新方法来转换数据以制作原始数据。而你只需要写一个 geom-ggproto 如果您有一些新的基于网格的图形要创建。

在这种情况下，我们基本上是在堆肥 层功能已经存在了，我们真的不需要编写新的 ggprotos。写个新的就够了 层功能 .此 层功能将创建您已经在使用的三个图层，并按照您想要的方式映射参数。在这种情况下:

第 1 层 – 使用 geom_errorbar和 stat_boxplot – 获取我们的误差条

Layer2 – 使用 geom_boxplot和 stat_boxplot - 创建箱线图

Layer3 – 用户 geom_label和 stat_summary - 在框的中心创建具有平均值的文本标签。

当然你可以写一个新的 stat-ggproto 和一个新的 geom-ggproto 一次完成所有这些事情。或者也许你堆肥 stat_summary和 stat_boxplot合而为一，三者 geom-protos 同样，这是用一层来做到这一点的。但除非我们有效率问题，否则没有什么意义。

无论如何，这是代码:

geom_myboxplot <- function(formula = NULL, data = NULL,
                           stat = "boxplot", position = "dodge",coef=1.5,
                           font = "sans", fsize = 18, width=0.6,
                           fun.data = NULL, fun.y = NULL, fun.ymax = NULL,
                           fun.ymin = NULL, fun.args = list(),
                           outlier.colour = NULL, outlier.color = NULL,
                           outlier.shape = 19, outlier.size = 1.5,outlier.stroke = 0.5,
                           notch = FALSE,  notchwidth = 0.5,varwidth = FALSE,
                           na.rm = FALSE, show.legend = NA,
                           inherit.aes = TRUE,...) {
    vars <- all.vars(formula)
    response <- vars[1]
    factor <- vars[2]
    mymap <- aes_string(x=factor,y=response)
    fun_med <- function(x) {
        return(data.frame(y = median(x), label = round(median(x), 3)))
    }
    position <- position_dodge(width)
    l1 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = StatBoxplot,
            geom = "errorbar", position = position, show.legend = show.legend,
            inherit.aes = inherit.aes, params = list(na.rm = na.rm,
                coef = coef, width = width, ...))
    l2 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = stat, geom = GeomBoxplot,
            position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
            params = list(outlier.colour = outlier.colour, outlier.shape = outlier.shape,
                outlier.size = outlier.size, outlier.stroke = outlier.stroke,
                notch = notch, notchwidth = notchwidth, varwidth = varwidth,
                na.rm = na.rm, ...))
    l3 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = StatSummary,
            geom = "label", position = position, show.legend = show.legend,
            inherit.aes = inherit.aes, params = list(fun.data = fun_med,
                fun.y = fun.y, fun.ymax = fun.ymax, fun.ymin = fun.ymin,
                fun.args = fun.args, na.rm=na.rm,family=font,size=fsize/3,vjust=-0.1,...))
    return(list(l1,l2,l3))
}

它允许您现在像这样创建自定义的箱线图:

ggplot(mpg) +
  geom_myboxplot( hwy ~ class, font = "sans",fsize = 18)+
  theme_grey(base_family = "sans",base_size = 18 )

它们看起来像这样:



备注 :我们实际上不必使用 layer函数，我们可以使用原始 stat_boxplot , geom_boxplot , 和 stat_summary在他们的位置调用。但是如果我们希望能够从我们的自定义箱线图中控制它们，我们仍然必须填写所有参数，所以我认为这样更清晰 - 至少从结构的角度而不是功能的角度来看.也许不是，这是一个品味问题......

我也没有那种看起来更好看的字体。但我不想跟踪它并安装它。