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我最近发现很棒 ggpubr
包裹。当我与多个小组合作时,我喜欢将我的数据拆分为多个方面 ( facet.by
)。
我的问题由与同一张图相关的两个子问题组成。我想要
library(ggpubr)
library(ggplot2)
# Create data
# :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
# Create basic plot
p <- ggboxplot(df,
x = "dose",
y = "len",
color = "dose",
palette =c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
add = "jitter",
facet.by = "supp", # define faceting
shape = "dose")
# Add horizontal line per each group???
p + geom_hline(yintercept = mean(df$len), #aggregate(len ~ supp, df, mean)$len, # mean(df$len),
linetype = 2,
group = "supp")
#aggregate(len ~ supp, df, mean)$len
),但它只添加了两行。
my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )
my_comp_OJ <- list( c("0.5", "1"), c("0.5", "2"))
my_comp_VC <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2"))
hide.ns = TRUE
仅隐藏
ns
,但保持线对的指示。
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,
label = "p.signif",
hide.ns = TRUE) + # Add pairwise comparisons p-value
stat_compare_means(label.y = 50) # Add global p-value
最佳答案
您必须计算每个组的总平均值,并有一个 data.frame 表示平均值来自哪个组。
> aggregate(len ~ supp, data = df, FUN = mean)
supp len
1 OJ 20.66333
2 VC 16.96333
geom_hline
中是微不足道的.
grand.means <- aggregate(len ~ supp, data = df, FUN = mean)
ggboxplot(df,
x = "dose",
y = "len",
color = "dose",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
add = "jitter",
facet.by = "supp", # define faceting
shape = "dose") +
geom_hline(data = grand.means, aes(yintercept = len),
linetype = 2,
group = "supp")
data
争论和我男人
len
至
yintercept
内
aes
称呼。这使得
ggplot
意识到它正确适用
aes
变量到相应的组,无论您如何应用它们。
ggpubr
电话
ggsignif
确实有
manual
参数但前者没有实现它,至少在我浏览源代码时可以看到。我认为有这条线很好,因为它表明进行了比较,即使它不重要。
关于R ggpubr : add mean horizontal line & pair comparisons by group?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50161437/
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