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我有一个看起来像这样的数据集

 VegType    87MIN   87MAX   87Q25   87Q50   87Q75   96MIN   96MAX   96Q25   96Q50     96Q75 00MIN   00MAX   00Q25   00Q50   00Q75
 1          0.02    0.32    0.11    0.12    0.13    0.02    0.26    0.08    0.09    0.10    0.02    0.28    0.10    0.11    0.12
 2          0.02    0.45    0.12    0.13    0.13    0.02    0.20    0.09    0.10    0.11    0.02    0.26    0.11    0.12    0.12
 3          0.02    0.29    0.13    0.14    0.14    0.02    0.27    0.11    0.11    0.12    0.02    0.26    0.12    0.13    0.13
 4          0.02    0.41    0.13    0.13    0.14    0.02    0.58    0.10    0.11    0.12    0.02    0.34    0.12    0.13    0.13
 5          0.02    0.42    0.12    0.13    0.14    0.02    0.46    0.10    0.11    0.11    0.02    0.28    0.12    0.12    0.13
 6          0.02    0.32    0.13    0.14    0.14    0.02    0.52    0.12    0.12    0.13    0.02    0.29    0.13    0.14    0.14
 7          0.02    0.55    0.12    0.13    0.14    0.02    0.24    0.10    0.11    0.11    0.02    0.37    0.12    0.12    0.13
 8          0.02    0.55    0.12    0.13    0.14    0.02    0.19    0.10    0.11    0.12    0.02    0.22    0.11    0.12    0.13

实际上，我有 26 个变量和 5 年（列名中的 87,96 和 00 是年）。在一个理想的世界中，我希望有一个带有 26 个图的点阵图，每个变量一个，每个图包含 5 个框，即每年一个。我知道这是不可能的，因为 lattice 不接受预定义的统计信息。使用预定义的统计数据在 R 中是否有一种相当痛苦的方法来做到这一点？我已经使用bxp简单的箱线图在一个图中绘制了一年的所有变量，例如

Yr01 = read.csv('dat.csv',header=T)
dat01=t(Yr01[,c("01Min","01Q25","01Mean","01Q75","01Max")])
bxp(list(stats=dat01, n=rep(26, ncol(dat01))),ylim=c(0.07,0.2))

但我不知道如何从那里得到我需要的东西。

谢谢。

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1 回答 1

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这可以做到，至少使用ggplot2，但您必须对reshape您的数据进行相当多的操作。你真的必须有一个分位数真正有意义的数据！！你的分位数都搞砸了！例如，Var1有01Max = 0.26和01Q75 = .67！！

首先，我将重新创建一个有效数据：

n  <- c("01Min", "01Max", "01Med", "01Q25", "01Q75", "02Min", 
                            "02Max", "02Med", "02Q25", "02Q75")
v1 <- c(0.03,  0.76,  0.41,  0.13,  0.67,  0.10,  0.43,  0.27,  0.2,   0.33)
v2 <- c(0.03,  0.28,  0.14,  0.08,  0.20,  0.02,  0.77,  0.13,  0.06, 0.44)

df <- data.frame(v1=v1, v2=v2)
df <- as.data.frame(t(df))
names(df) <- n
df <- cbind(var=c("v1","v2"), df)
> df

#    var 01Min 01Max 01Med 01Q25 01Q75 02Min 02Max 02Med 02Q25 02Q75
# v1  v1  0.03  0.76  0.41  0.13  0.67  0.10  0.43  0.27  0.20  0.33
# v2  v2  0.03  0.28  0.14  0.08  0.20  0.02  0.77  0.13  0.06  0.44

接下来，我们将重塑数据：

require(reshape2)
df.m <- melt(df, id="var")
# look for a bunch of numbers from the start of the string and capture it
# in the first variable: () captures the pattern. And replace it with the 
# captured pattern with the variable "\\1"
df.m$year <- gsub("^([0-9]+)(.*$)", "\\1", df.m$variable)

# the same but instead refer to the captured pattern in the second 
# paranthesis using "\\2"
df.m$quan <- gsub("^([0-9]+)(.*)$", "\\2", df.m$variable)
df.f <- dcast(df.m, var+year ~ quan, value.var="value")

要获得这种格式：

> df.f

#   var year  Max  Med  Min  Q25  Q75
# 1  v1   01 0.76 0.41 0.03 0.13 0.67
# 2  v1   02 0.43 0.27 0.10 0.20 0.33
# 3  v2   01 0.28 0.14 0.03 0.08 0.20
# 4  v2   02 0.77 0.13 0.02 0.06 0.44

现在，我们可以通过使用相应参数直接将分位数值提供给相应的参数来绘制，column names如下所示：

require(ggplot2)
require(scales)
p <- ggplot(df.f, aes(x=var, ymin=`Min`, lower=`Q25`, middle=`Med`, 
                           upper=`Q75`, ymax=`Max`)) 
p <- p + geom_boxplot(aes(fill=year), stat="identity") 
p

ggplot1

# if you want facetting:
p + facet_wrap( ~ var, scales="free")

ggplot2

您现在可以使用带有此代码的 a 来完成在单独的绘图中years为每个绘图绘制所有内容的任务，如下所示：varlapplysubsetting

lapply(levels(df.f$var), function(x) {
    p <- ggplot(df.f[df.f$var == x, ], 
            aes(x=var, ymin=`Min`, lower=`Q25`, 
                middle=`Med`, upper=`Q75`, ymax=`Max`))
    p <- p + geom_boxplot(aes(fill=year), stat="identity")
    p
    ggsave(paste0(x, ".pdf"), last_plot())
})

编辑：您的数据在某些方面与您之前提供的数据不同。因此，这是您的新数据的代码版本：

# change var to VegType everywhere
require(reshape2)
df.m <- melt(df, id="VegType")

df.m$year <- gsub("^X([0-9]+)(.*$)", "\\1", df.m$variable) # pattern has a X
df.m$quan <- gsub("^X([0-9]+)(.*)$", "\\2", df.m$variable) # pattern has a X
df.f <- dcast(df.m, VegType+year ~ quan, value.var="value")
df.f$VegType <- factor(df.f$VegType) # convert integer to factor

require(ggplot2)
require(scales)
p <- ggplot(df.f, aes(x=VegType, ymin=`MIN`, lower=`Q25`, middle=`Q50`, 
                           upper=`Q75`, ymax=`MAX`)) 
p <- p + geom_boxplot(aes(fill=year), stat="identity") 
p

您可以使用与以前相同的代码来刻面/编写单独的图。

于 2013-02-07T12:44:28.050 回答