Jednym ze sposobów jest użycie stat_summary_df()
obliczyć meadian, 25 percentyli i 75, a następnie wykreślić te dane z geom="crossbar"
. Automatycznie można to zrobić za pomocą "median_hilow"
wewnątrz stat_summary_df()
. W tym celu przed rozpoczęciem drukowania należy dodać bibliotekę Hmisc
, a także zdefiniować funkcję stat_summary_df(
). Domyślne wartości dla "median_hilow"
to 2,5 i 97,5 percentyla, więc musisz dodać argument conf.int=0.5
.
stat_sum_df <- function(fun, geom="crossbar", ...) {
stat_summary(fun.data=fun, colour="red", geom=geom, width=0.2, ...)
}
library(Hmisc)
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) +
stat_sum_df("median_hilow",conf.int=0.5,fill="white")
to świetnie! Skąd to wiesz? Nie mogłem znaleźć żadnej dokumentacji omawiającej to * 'coef' **. Rozumiem, co robi, ale wygląda na to, że jest tak potężny, że podejrzewam, że istnieje ** 'coef' **, który mogę dostosować na innych poletkach, które mogą być całkiem pomocne. Dzięki! –
@MikeWilliamson Dziękuję. Szczerze mówiąc, nie pamiętam. W dokumentacji 'geom_boxplot' mówi, że ten argument określa" długość wąsów jako wielokrotność IQR. Domyślnie do 1,5 ", więc prawdopodobnie próbowałem 0. Dla pudełek przy użyciu bazy R jest trudniej znaleźć potrzebne argumenty (' ? bxp') whisky i staplelty: 'boxplot (mpg ~ cyl, data = mtcars, whisklty = 0, staplelty = 0)' – mpalanco