グループ化されたboxplotの中央値がR

Question

にあります

このコードでggplot2を使ってボックスプロットを作成しました。

plotgraph <- function(x, y, colour, min, max) 
{ 
    plot1 <- ggplot(dims, aes(x = x, y = y, fill = Region)) + 
     geom_boxplot() 
    #plot1 <- plot1 + scale_x_discrete(name = "Blog Type") 
    plot1 <- plot1 + labs(color='Region') + geom_hline(yintercept = 0, alpha = 0.4) 
    plot1 <- plot1 + scale_y_continuous(breaks=c(seq(min,max,5)), limits = c(min, max)) 
    plot1 <- plot1 + labs(x="Blog Type", y="Dimension Score") + scale_fill_grey(start = 0.3, end = 0.7) + theme_grey() 
    plot1 <- plot1 + theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) 
    return(plot1) 
} 
plot1 <- plotgraph (Blog, Dim1, Region, -30, 25) 

私が使用しているデータの一部がここに再現されています。私はy軸上に詳細なスケールを追加しようとしているにもかかわらず、

Blog,Region,Dim1,Dim2,Dim3,Dim4 
BlogsInd.,PK,-4.75,13.47,8.47,-1.29 
BlogsInd.,PK,-5.69,6.08,1.51,-1.65 
BlogsInd.,PK,-0.27,6.09,0.03,1.65 
BlogsInd.,PK,-2.76,7.35,5.62,3.13 
BlogsInd.,PK,-8.24,12.75,3.71,3.78 
BlogsInd.,PK,-12.51,9.95,2.01,0.21 
BlogsInd.,PK,-1.28,7.46,7.56,2.16 
BlogsInd.,PK,0.95,13.63,3.01,3.35 
BlogsNews,PK,-5.96,12.3,6.5,1.49 
BlogsNews,PK,-8.81,7.47,4.76,1.98 
BlogsNews,PK,-8.46,8.24,-1.07,5.09 
BlogsNews,PK,-6.15,0.9,-3.09,4.94 
BlogsNews,PK,-13.98,10.6,4.75,1.26 
BlogsNews,PK,-16.43,14.49,4.08,9.91 
BlogsNews,PK,-4.09,9.88,-2.79,5.58 
BlogsNews,PK,-11.06,16.21,4.27,8.66 
BlogsNews,PK,-9.04,6.63,-0.18,5.95 
BlogsNews,PK,-8.56,7.7,0.71,4.69 
BlogsNews,PK,-8.13,7.26,-1.13,0.26 
BlogsNews,PK,-14.46,-1.34,-1.17,14.57 
BlogsNews,PK,-4.21,2.18,3.79,1.26 
BlogsNews,PK,-4.96,-2.99,3.39,2.47 
BlogsNews,PK,-5.48,0.65,5.31,6.08 
BlogsNews,PK,-4.53,-2.95,-7.79,-0.81 
BlogsNews,PK,6.31,-9.89,-5.78,-5.13 
BlogsTech,PK,-11.16,8.72,-5.53,8.86 
BlogsTech,PK,-1.27,5.56,-3.92,-2.72 
BlogsTech,PK,-11.49,0.26,-1.48,7.09 
BlogsTech,PK,-0.9,-1.2,-2.03,-7.02 
BlogsTech,PK,-12.27,-0.07,5.04,8.8 
BlogsTech,PK,6.85,1.27,-11.95,-10.79 
BlogsTech,PK,-5.21,-0.89,-6,-2.4 
BlogsTech,PK,-1.06,-4.8,-8.62,-2.42 
BlogsTech,PK,-2.6,-4.58,-2.07,-3.25 
BlogsTech,PK,-0.95,2,-2.2,-3.46 
BlogsTech,PK,-0.82,7.94,-4.95,-5.63 
BlogsTech,PK,-7.65,-5.59,-3.28,-0.54 
BlogsTech,PK,0.64,-1.65,-2.36,-2.68 
BlogsTech,PK,-2.25,-3,-3.92,-4.87 
BlogsTech,PK,-1.58,-1.42,-0.38,-5.15 
Columns,PK,-5.73,3.26,0.81,-0.55 
Columns,PK,0.37,-0.37,-0.28,-1.56 
Columns,PK,-5.46,-4.28,2.61,1.29 
Columns,PK,-3.48,2.38,12.87,3.73 
Columns,PK,0.88,-2.24,-1.74,3.65 
Columns,PK,-2.11,4.51,8.95,2.47 
Columns,PK,-10.13,10.73,9.47,-0.47 
Columns,PK,-2.08,1.04,0.11,0.6 
Columns,PK,-4.33,5.65,2,-0.77 
Columns,PK,1.09,-0.24,-0.92,-0.17 
Columns,PK,-4.23,-4.01,-2.32,6.26 
Columns,PK,-1.46,-1.53,9.83,5.73 
Columns,PK,9.37,-1.32,1.27,-4.12 
Columns,PK,5.84,-2.42,-5.21,1.07 
Columns,PK,8.21,-9.36,-5.87,-3.21 
Columns,PK,7.34,-7.3,-2.94,-5.86 
Columns,PK,1.83,-2.77,1.47,-4.02 
BlogsInd.,PK,14.39,-0.55,-5.42,-4.7 
BlogsInd.,US,22.02,-1.39,2.5,-3.12 
BlogsInd.,US,4.83,-3.58,5.34,9.22 
BlogsInd.,US,-3.24,2.83,-5.3,-2.07 
BlogsInd.,US,-5.69,15.17,-14.27,-1.62 
BlogsInd.,US,-22.92,4.1,5.79,-3.88 
BlogsNews,US,0.41,-2.03,-6.5,2.81 
BlogsNews,US,-4.42,8.49,-8.04,2.04 
BlogsNews,US,-10.72,-4.3,3.75,11.74 
BlogsNews,US,-11.29,2.01,0.67,8.9 
BlogsNews,US,-2.89,0.08,-1.59,7.06 
BlogsNews,US,-7.59,8.51,3.02,12.33 
BlogsNews,US,-7.45,23.51,2.79,0.48 
BlogsNews,US,-12.49,15.79,-9.86,18.29 
BlogsTech,US,-11.59,6.38,11.79,-7.28 
BlogsTech,US,-4.6,4.12,7.46,3.36 
BlogsTech,US,-22.83,2.54,10.7,5.09 
BlogsTech,US,-4.83,3.37,-8.12,-0.9 
BlogsTech,US,-14.76,29.21,6.23,9.33 
Columns,US,-15.93,12.85,19.47,-0.88 
Columns,US,-2.78,-1.52,8.16,0.24 
Columns,US,-16.39,13.08,11.07,7.56 

私は、各箱ひげ図の正確な中央値スコアを正確に特定することは困難です。だから私は各boxplot内の中央値を印刷する必要があります。印刷された値がボックス内になく、真ん中に一緒に詰まっているので、もう一つの回答があります（for faceted boxplot）。 boxplotsの中間線（中線以上）でそれらを印刷できることは素晴らしいでしょう。 ご協力いただきありがとうございます。 編集：以下のようにグループ化されたグラフを作成します。 Blogは、以下が動作するはずです、あなたのdataframeであると仮定すると

Answer 1

（テキストの色があまり粘着性のものに微調整することができます）を与える

library(dplyr) 
dims=dims%>% 
    group_by(Blog,Region)%>% 
    mutate(med=median(Dim1)) 
plotgraph <- function(x, y, colour, min, max) 
{ 
    plot1 <- ggplot(dims, aes(x = x, y = y, fill = Region)) + 
    geom_boxplot()+ 
    labs(color='Region') + 
    geom_hline(yintercept = 0, alpha = 0.4)+ 
    scale_y_continuous(breaks=c(seq(min,max,5)), limits = c(min, max))+ 
    labs(x="Blog Type", y="Dimension Score") + scale_fill_grey(start = 0.3, end = 0.7) + 
    theme_grey()+ 
    theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1))+ 
    geom_text(aes(y = med,x=x, label = round(med,2)),position=position_dodge(width = 0.8),size = 3, vjust = -0.5,colour="blue") 
    return(plot1) 
} 
plot1 <- plotgraph (Blog, Dim1, Region, -30, 25) 

：

注：非スタティック
ワンライナーではなく、私はdplyrが適切であっても、それにもかかわらずデータを集約ないの問題に走ったので、私はそれになりたいと思ったとしてクリーン：むしろ、それはattach()

編集を使用する必要があるよりも、あなたの関数でndard評価グループ分けが行われたと言います。 この関数は、データフレームが常にdims

library(ggplot2) 
library(reshape2) 
plotgraph <- function(x, y, colour, min, max) 
{ 
    plot1 <- ggplot(dims, aes_string(x = x, y = y, fill = colour)) + 
    geom_boxplot()+ 
    labs(color=colour) + 
    geom_hline(yintercept = 0, alpha = 0.4)+ 
    scale_y_continuous(breaks=c(seq(min,max,5)), limits = c(min, max))+ 
    labs(x="Blog Type", y="Dimension Score") + 
    scale_fill_grey(start = 0.3, end = 0.7) + 
    theme_grey()+ 
    theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1))+ 
    geom_text(data= melt(with(dims, tapply(eval(parse(text=y)),list(eval(parse(text=x)),eval(parse(text=colour))), median)),varnames=c("Blog","Region"),value.name="med"), 
       aes_string(y = "med",x=x, label = "med"),position=position_dodge(width = 0.8),size = 3, vjust = -0.5,colour="blue") 
    return(plot1) 
} 
plot1 <- plotgraph ("Blog", "Dim1", "Region", -30, 25) 

Answer 2

を追加します。

min <- -30 
max <- 25 
meds <- aggregate(Dim1~Region, Blog, median) 
plot1 <- ggplot(Blog, aes(x = Region, y = Dim1, fill = Region)) + 
    geom_boxplot() 
plot1 <- plot1 + labs(color='Region') + geom_hline(yintercept = 0, alpha = 0.4) 
plot1 <- plot1 + scale_y_continuous(breaks=c(seq(min,max,5)), limits = c(min, max)) 
plot1 <- plot1 + labs(x="Blog Type", y="Dimension Score") + scale_fill_grey(start = 0.3, end = 0.7) + theme_grey() 
plot1 + theme(legend.justification = c(1, 1), legend.position = c(1, 1)) + 
    geom_text(data = meds, aes(y = Dim1, label = round(Dim1,2)),size = 5, vjust = -0.5, color='white')