当使用公式和不绘制离群点时，R中的小面/分开的方格图？(ggplot2或r基础)

Question

我有一个类似于samples_type的数据框架

Status   variable        value
PAT       SPP1        1,994629e+00
PAT       SPP1        1,179033e+00
PAT       SPP1        2,901539e+00
PAT       SPP1        1,140857e+00
PAT       SPP1        1,467056e+00
PAT       SPP1        2,579037e+00

"Status“列可以采用两个值: PAT或CON。“变量”列可以接受许多值: SPP1、CCL24、ENG56 .

我想为Status:variable的每一个组合制作值的盒形图。

目前我有两个密码：

boxplot(value ~ Status:variable, data=samples_type,
col=c("red", "limegreen"), las=2, outline=F)

以及：

p0 <- ggplot(data = samples_J0_type, aes(x=variable, y=value)) +
geom_boxplot(aes(fill=Status)) +
facet_wrap( ~ variable, scales="free")

第一个代码给出了一个图中所有的盒子图，没有异常值。我想将它们分开，因为par(mfrow=c(.，.)将这样做。，我该怎么做？

对于第二段代码，我使用了ggplot2。我成功地分离了的盒图，但正如您所看到的，没有删除异常值，而且由于异常值的存在，我的盒图太小了。如何删除异常值？--我查过StackOverFlow --如何用ggplot2删除异常值--我只找到了一个盒子图的答案，但没有找到多个盒子图的答案。我不知道该怎么做.

编辑:每个代码的盒形图

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Answer 1

General

帮助有点困难，因为您没有提供最小的数据集，所以我必须回到现有的数据。

mt <- mtcars %>% select(cyl, mpg, am)
## add some outliers
mt <- rbind(mt, data.frame(cyl = c(4, 6, 8), mpg = rep(100, 3), am = 0))

碱基R

您可以根据变量之一拆分数据，相应地设置mfrow并使用apply函数分别生成每个图：

## split your data according to one variable
dl <- split(mt, mt$am)

## set the mfrow
par(mfrow = 1:2)
## something more educated would be something like this
## needs to be adapted for border cases
## par(mfrow = c(ceiling(sqrt(length(dl))), ceiling(sqrt(length(dl)))))

## loop through all data sets
lapply(dl, function(d) boxplot(mpg ~ cyl, data = d, outline = FALSE))

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然而，boxplot(. outliers = TRUE)并没有真正移除你的离群点，而是扩展你的胡须。

ggplot

对于你的第二个问题，你可以先通过

geom_boxplot(aes(fill = Status), outlier.shape = NA)

然后根据你的数据通过ylim调整y-范围.

请注意。从技术上讲，您不需要使用outlier.shape = NA，因为如果您使用超出范围的ylim点将被删除，但是它会使代码更加冗长，以显示您想要做的事情。

具有内置数据集的示例

library(tidyverse)

## plot w/ outliers shown
ggplot(mt, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) + 
   geom_boxplot() + 
   facet_wrap(~am)

## plot with outliers removed
ggplot(mt, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) + 
   geom_boxplot(outlier.shape = NA) + 
   facet_wrap(~am) + 
   ylim(c(0, 50))

警告

在您的更新中，您添加了情节，我看到您有免费的扩展，这将使这种方法毫无用处，因为您不能在每个面板的基础上指定ylim。

Answer 2

感谢@thothal，我发布了最终代码：

dl = split(samples_type, samples_type$variable)
par(mfrow = c(ceiling(sqrt(length(dl))),ceiling(sqrt(length(dl)))))
iwalk(dl, ~ boxplot(value ~ Status , data = .x,
      outline = FALSE,col=c("red", "limegreen"), main=.y))

"iwalk“来自包裹"purrr”。

要记住，数据帧samples_type的负责人

Status   variable        value
PAT       SPP1        1,994629e+00
PAT       SPP1        1,179033e+00
PAT       SPP1        2,901539e+00
PAT       SPP1        1,140857e+00
PAT       SPP1        1,467056e+00
PAT       SPP1        2,579037e+00

"Status“列可以采用两个值: PAT或CON。“变量”列可以接受许多值: SPP1、CCL24、ENG56 .