Jak utworzyć zgrupowany wykres pudełkowy w r za pomocą ggplot2

Wykresy pudełkowe są przydatne do wizualizacji pięciocyfrowego podsumowania zbioru danych, które obejmuje:

• Minimum
• Pierwszy kwartyl
• Mediana
• Trzeci kwartyl
• Maksymalny

Powiązane: Delikatne wprowadzenie do wykresów pudełkowych

Na szczęście tworzenie wykresów pudełkowych w R jest łatwe przy użyciu biblioteki wizualizacji ggplot2 .

Obejmuje to również tworzenie wykresów pudełkowych pogrupowanych według określonej zmiennej w zbiorze danych. Załóżmy na przykład, że mamy następujący zbiór danych, który pokazuje wzrost wydajności 150 koszykarzy z trzech różnych drużyn w oparciu o dwa różne programy treningowe:

 #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

Możemy użyć poniższego kodu, aby utworzyć wykresy pudełkowe przedstawiające wzrost efektywności zawodników, pogrupowane według drużyn i wypełnione na podstawie harmonogramu treningów:

 library (ggplot2)

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

Możemy użyć podobnej składni, aby utworzyć wykresy pudełkowe przedstawiające wzrost efektywności zawodnika, pogrupowane według programu treningowego i wypełnione według zespołu:

 library (ggplot2)

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

Podobną alternatywą jest użycie facetingu , w którym każda podgrupa jest wyświetlana w swoim własnym panelu:

 library (ggplot2)

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

W zależności od danych, z którymi pracujesz, tworzenie aspektów może, ale nie musi, spełniać Twoje potrzeby w zakresie wizualizacji.

Dodatkowe zasoby

Jak usunąć wartości odstające z wykresów pudełkowych w R
Jak tworzyć wykresy obok siebie w ggplot2
Kompletny przewodnik po najlepszych motywach ggplot2