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我想为我的数据创建多个方面的箱线图,以说明在不同条件下存在的每种化学物质的数量。
我有两个分类变量 M1 和 M2,它们的值分别为“小、中、大”和“低、中、高”。我希望这些构成 3x3 小平面网格的基础。
然后我有 8 种化学物质 A-H,它们采用数值,我想要每个面上的每种化学物质的箱线图。
我制作了一个 3x3 的小平面网格,但每个网格上只有一种化学物质。
编辑(从答案中获取的数据)我的数据看起来像从中生成的数据:
set.seed(1234)
n <- 100
M1 <- sample( c("small", "medium", "large"), n, TRUE)
M2 <- sample( c("low", "medium", "high"), n, TRUE)
tmp <- matrix(sample(100, 8*n, TRUE), ncol = 8)
colnames(tmp) <- LETTERS[1:8]
df <- data.frame(M1, M2)
df <- cbind(df, tmp)
rm(M1, M2, tmp)
我的情节代码:
df %>%
ggplot(aes(x = M1, y = A, fill = M1)) +
geom_boxplot() +
theme_minimal() +
facet_grid(M2 ~ M1)
我想我需要 reshape 我的数据,以便 y = 'measure' 在我做多面箱线图之前,但我不确定如何
我想要一个 3x3 的小平面网格,这样左下角对应“小”、“低”,右上角对应“大”、“高”,每个小平面上有 8 个箱线图化学品 A-H。
我希望每个方面的 y 轴是一个数值度量,x 轴是离散标签 A-H(对于 8 个箱线图)。对于整个 3x3 网格,(顶部)x 轴将是 3 个标签,小、中、大,(右)y 轴将是 3 个标签,低、中、高?
最佳答案
使用包 reshape2
和函数 melt
reshape 数据。然后使用interaction
来定义盒子组。
long <- reshape2::melt(df, id.vars = c("M1", "M2"))
ggplot(long, aes(x = M1, y = value, group = interaction(M1, M2), fill = M2)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, hjust = 1)) +
facet_wrap( ~ variable, scales = "free")
回复评论里的要求,看看是不是你的意思。
ggplot(long, aes(x = variable, y = value, group = interaction(M1, variable), fill = M2)) +
geom_boxplot() +
facet_grid(M1 ~ M2, scales = "free")
测试数据创建代码。
我已强制 M2
考虑因素,以便正确排序图例。
set.seed(1234)
n <- 100
M1 <- sample( c("small", "medium", "large"), n, TRUE)
M2 <- sample( c("low", "medium", "high"), n, TRUE)
M2 <- factor(M2, levels = c("low", "medium", "high"))
tmp <- matrix(sample(100, 8*n, TRUE), ncol = 8)
colnames(tmp) <- LETTERS[1:8]
df <- data.frame(M1, M2)
df <- cbind(df, tmp)
rm(M1, M2, tmp)
关于r - 如何 reshape 数据以在 R 中创建多变量箱线图的各个方面,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53971524/
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