Évolution de la moustache définition dans geom_boxplot

Je suis en train d'utiliser ggplot2 /geom_boxplot pour produire une boîte à moustaches où les moustaches sont définis comme le 5 et le 95e percentile, au lieu de 0.25 - 1.5 IQR /0.75 + IQR et les valeurs aberrantes de ces nouvelles moustaches sont tracées comme d'habitude. Je peux voir que la geom_boxplot esthétique inclure ymax /ymin, mais il n'est pas clair pour moi comment mettre des valeurs dans ici. Il semble que:

stat_quantile(quantiles = c(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95))

devrait être en mesure d'aider, mais je ne sais pas comment relier les résultats de cette stat appropriée pour régler le geom_boxplot() esthétique:

geom_boxplot(aes(ymin, lower, middle, upper, ymax))

J'ai vu d'autres posts où les gens mention essentiellement en la construction d'une boîte à moustaches comme objet manuellement, mais je préfère garder l'ensemble de la boîte à moustaches gestalt intact, la révision de la signification des deux variables d'être tiré.

InformationsquelleAutor cswingle | 2011-01-22

geom_boxplot avec stat_summary peut le faire:

# define the summary function
f <- function(x) {
  r <- quantile(x, probs = c(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95))
  names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
  r
}

# sample data
d <- data.frame(x=gl(2,50), y=rnorm(100))

# do it
ggplot(d, aes(x, y)) + stat_summary(fun.data = f, geom="boxplot")

# example with outliers
# define outlier as you want    
o <- function(x) {
  subset(x, x < quantile(x)[2] | quantile(x)[4] < x)
}

# do it
ggplot(d, aes(x, y)) + 
  stat_summary(fun.data=f, geom="boxplot") + 
  stat_summary(fun.y = o, geom="point")

kohske, qui n'a en effet modifié les moustaches (merci!), mais les valeurs aberrantes disparaître.
l'exemple a été mis à jour: il y a différentes façons de le faire, mais peut-être qu'il est facile de tracer les valeurs aberrantes dans geom_point.
Super! L'o de la fonction doit probablement utiliser les mêmes probs = c(0.05, 0.95)[1] / [2] donc exclus les points de match les moustaches. Merci encore. Semble que j'ai besoin d'en savoir plus sur stat_summary.
Est-il possible de mettre des moustaches à ymin et ymax?

InformationsquelleAutor kohske

Bâtiment sur @konvas de réponse, à compter de ggplot2.0.x, vous pouvez étendre ggplot à l'aide de la ggproto système et de définir votre propre stat.

En copiant le ggplot2 stat_boxplot code et de faire quelques modifications, vous pouvez rapidement définir une nouvelle stat (stat_boxplot_custom) qui prend les percentiles vous souhaitez utiliser comme un argument (qs) au lieu de la coef argument que stat_boxplot utilise. Le nouveau statut est défini ici:

# modified from https://github.com/tidyverse/ggplot2/blob/master/R/stat-boxplot.r
library(ggplot2)
stat_boxplot_custom <- function(mapping = NULL, data = NULL,
                     geom = "boxplot", position = "dodge",
                     ...,
                     qs = c(.05, .25, 0.5, 0.75, 0.95),
                     na.rm = FALSE,
                     show.legend = NA,
                     inherit.aes = TRUE) {
  layer(
      data = data,
      mapping = mapping,
      stat = StatBoxplotCustom,
      geom = geom,
      position = position,
      show.legend = show.legend,
      inherit.aes = inherit.aes,
      params = list(
      na.rm = na.rm,
      qs = qs,
      ...
      )
  )
}

Ensuite, la couche de fonction est définie. Notez que b/c j'ai copié directement à partir de stat_boxplot, vous avez accès à quelques internes ggplot2 fonctions à l'aide de :::. Cela comprend beaucoup de choses copié directement au-dessus de StatBoxplot, mais la clé est dans le calcul de stats directement à partir de la qs argument: stats <- as.numeric(stats::quantile(data$y, qs)) à l'intérieur de la compute_group fonction.

StatBoxplotCustom <- ggproto("StatBoxplotCustom", Stat,
required_aes = c("x", "y"),
non_missing_aes = "weight",
setup_params = function(data, params) {
params$width <- ggplot2:::"%||%"(
params$width, (resolution(data$x) * 0.75)
)
if (is.double(data$x) && !ggplot2:::has_groups(data) && any(data$x != data$x[1L])) {
warning(
"Continuous x aesthetic -- did you forget aes(group=...)?",
call. = FALSE
)
}
params
},
compute_group = function(data, scales, width = NULL, na.rm = FALSE, qs = c(.05, .25, 0.5, 0.75, 0.95)) {
if (!is.null(data$weight)) {
mod <- quantreg::rq(y ~ 1, weights = weight, data = data, tau = qs)
stats <- as.numeric(stats::coef(mod))
} else {
stats <- as.numeric(stats::quantile(data$y, qs))
}
names(stats) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
iqr <- diff(stats[c(2, 4)])
outliers <- (data$y < stats[1]) | (data$y > stats[5])
if (length(unique(data$x)) > 1)
width <- diff(range(data$x)) * 0.9
df <- as.data.frame(as.list(stats))
df$outliers <- list(data$y[outliers])
if (is.null(data$weight)) {
n <- sum(!is.na(data$y))
} else {
# Sum up weights for non-NA positions of y and weight
n <- sum(data$weight[!is.na(data$y) & !is.na(data$weight)])
}
df$notchupper <- df$middle + 1.58 * iqr / sqrt(n)
df$notchlower <- df$middle - 1.58 * iqr / sqrt(n)
df$x <- if (is.factor(data$x)) data$x[1] else mean(range(data$x))
df$width <- width
df$relvarwidth <- sqrt(n)
df
}
)

Il y a aussi un gist ici, contenant ce code.

Puis, stat_boxplot_custom peut être appelé comme stat_boxplot:

library(ggplot2)
y <- rnorm(100)
df <- data.frame(x = 1, y = y)
# whiskers extend to 5/95th percentiles by default
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
stat_boxplot_custom()
# or extend the whiskers to min/max
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
stat_boxplot_custom(qs = c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1))

Évolution de la moustache définition dans geom_boxplot

Cette réponse, c'est excellent! Ci-dessus, on ne fonctionne pas avec facet_grid. Ce n'est sans faille. Merci une tonne!!

InformationsquelleAutor r_alanb

Il est maintenant possible de spécifier les moustaches de points de terminaison dans ggplot2_2.1.0. La copie des exemples dans ?geom_boxplot:

 # It's possible to draw a boxplot with your own computations if you
# use stat = "identity":
y <- rnorm(100)
df <- data.frame(
x = 1,
y0 = min(y),
y25 = quantile(y, 0.25),
y50 = median(y),
y75 = quantile(y, 0.75),
y100 = max(y)
)
ggplot(df, aes(x)) +
geom_boxplot(
aes(ymin = y0, lower = y25, middle = y50, upper = y75, ymax = y100),
stat = "identity"
)

Évolution de la moustache définition dans geom_boxplot

InformationsquelleAutor konvas

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