R - 箱线图

R - 使用 ggplot2 绘制现代箱线图

箱线图（或盒须图）是可视化连续变量分布的强大方式。它们简洁地显示关键统计量：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值。它们对于比较变量在不同类别之间的分布特别有用。

如今，ggplot2 是在 R 中创建灵活且出版质量的箱线图的标准。

箱线图解剖

箱线图显示：

中位数（median）：盒内的线。
四分位距（IQR）：盒子本身，从第 25 百分位数（Q1）延伸到第 75 百分位数（Q3）。
须线（whiskers）：从盒子延伸的线，显示数据的范围。通常，它们延伸到距离盒边缘 1.5 倍 IQR 的位置。
异常值（outliers）：落在须线范围之外的点。

创建箱线图

我们将使用 mtcars 数据集来比较不同汽缸数（cyl）汽车的 mpg（每加仑英里数）分布。

设置与数据准备

# 我们将使用 tidyverse 中的 ggplot2
# install.packages("tidyverse")
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 将分类变量视为因子是一个好习惯
# 这能确保 ggplot2 正确处理它。
input_data <- mtcars %>%
  mutate(cyl = factor(cyl))

print(head(input_data[, c('mpg', 'cyl')]))

执行上述代码会产生以下结果：

                     mpg cyl
Mazda RX4         21.0   6
Mazda RX4 Wag     21.0   6
Datsun 710        22.8   4
Hornet 4 Drive    21.4   6
Hornet Sportabout 18.7   8
Valiant           18.1   6

示例：按汽缸数划分的里程

我们通过指定 x 轴上的分类变量（cyl）和 y 轴上的连续变量（mpg），然后添加 geom_boxplot 层来构建图表。

# 创建箱线图
boxplot_cyl <- ggplot(data = input_data, aes(x = cyl, y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  labs(
    title = "Distribution of Fuel Efficiency by Number of Cylinders",
    x = "Number of Cylinders",
    y = "Miles Per Gallon (MPG)"
  ) +
  theme_classic()

# 显示图表
print(boxplot_cyl)

# 将图表保存到文件
ggsave("boxplot.png", width = 7, height = 5)

此代码生成一个清晰的箱线图 boxplot.png，显示随着汽缸数的增加，每加仑英里数的中位数会降低，并且其分布也会发生变化。

定制箱线图：凹口与颜色

我们可以轻松自定义图表外观并添加更多信息。可以添加凹口（notches），以便粗略指示中位数之间差异的显著性；如果两个箱子的凹口不重叠，则有力证据表明它们的中位数不同。我们还可以将变量（或设置固定颜色）映射到 fill 美学属性。

# 创建带凹口和颜色的定制箱线图
boxplot_custom <- ggplot(data = input_data, aes(x = cyl, y = mpg, fill = cyl)) +
  geom_boxplot(
    notch = TRUE,     # 为箱体添加凹口
    outlier.color = "red", # 自定义异常点的颜色
    outlier.shape = 4
  ) +
  stat_summary(fun = mean, geom = "point", shape = 18, size = 3, color = "white") + # 添加平均值点
  labs(
    title = "Mileage Data Comparison",
    subtitle = "Notches indicate median confidence intervals. White diamonds are means.",
    x = "Number of Cylinders",
    y = "Miles Per Gallon (MPG)"
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "Pastel1") + # 使用调色板
  theme_gray() +
  guides(fill = "none") # 隐藏多余的填充颜色图例

# 显示图表
print(boxplot_custom)

# 将图表保存到文件
ggsave("boxplot_with_notch.png", width = 8, height = 6)

这个高级示例展示了 ggplot2 的几个特性：

notch = TRUE 添加了置信区间凹口。
诸如 fill 这样的美学属性在 aes() 中进行映射，以实现数据驱动的着色。
stat_summary() 添加了一个额外的层，显示平均值（可能与中位数不同）。
scale_fill_brewer() 应用了一个预定义、美观的调色板。