So erstellen sie einen gruppierten boxplot in r mit ggplot2

Boxplots eignen sich zur Visualisierung der fünfstelligen Zusammenfassung eines Datensatzes, der Folgendes umfasst:

• Minimum
• Das erste Quartil
• Der Median
• Das dritte Quartil
• Das Maximum

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Glücklicherweise ist es mit der Visualisierungsbibliothek ggplot2 einfach, Boxplots in R zu erstellen.

Dazu gehört auch die Erstellung von Boxplots, die nach einer bestimmten Variablen in einem Datensatz gruppiert sind . Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die Effizienzsteigerung von 150 Basketballspielern aus drei verschiedenen Teams basierend auf zwei verschiedenen Trainingsprogrammen zeigt:

 #define variables
team=rep(c('A', 'B', 'C'), each =50)
program=rep(c('low', 'high'), each =25)
increase=seq(1:150)+sample(1:100, 100, replace= TRUE )

#create dataset using variables
data=data.frame(team, program, increase)

#view first six rows of dataset 
head(data)

  team program increase
1 A low 62
2 A low 37
3 A low 49
4 A low 60
5 A low 64
6 A low 105

Mit dem folgenden Code können wir Boxplots erstellen, die die Steigerung der Spielereffizienz anzeigen, nach Team gruppiert und basierend auf dem Trainingsplan ausgefüllt:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + 
  geom_boxplot ()

Wir können eine ähnliche Syntax verwenden, um Boxplots zu erstellen, die die Steigerung der Spielereffizienz anzeigen, gruppiert nach Trainingsprogramm und aufgefüllt nach Team:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=program, y=increase, fill=team)) + 
  geom_boxplot () 

Eine ähnliche Alternative ist die Facettierung , bei der jede Untergruppe in einem eigenen Panel angezeigt wird:

 library (ggplot2)

ggplot(data, aes(x=team, y=increase, fill=program)) + 
  geom_boxplot () +
  facet_wrap (~program) 

Abhängig von den Daten, mit denen Sie arbeiten, kann das Erstellen von Facetten Ihren Visualisierungsanforderungen gerecht werden oder auch nicht.

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