Изменение определения вискера в geom_boxplot

Question

Я пытаюсь использовать ggplot2 / geom_boxplot для создания коробочного графика, в котором усы определяются как 5 и 95-й процентиль вместо 0,25 - 1,5 IQR / 0,75 + IQR, а отклонения от этих новых усов отображаются как обычно. Я вижу, что эстетика geom_boxplot включает в себя ymax / ymin, но мне не ясно, как я помещаю сюда значения. Вроде как:

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

может помочь, но я не знаю, как соотнести результаты этого стата, чтобы установить соответствующую эстетику geom_boxplot ():

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

Я видел другие посты, в которых люди упоминали, что по сути строили похожий на блок-объект объект вручную, но я бы предпочел сохранить целостность гештальта блок-графика, просто изменив значение двух нарисованных переменных.

Answer 1

geom_boxplot с stat_summary может сделать это:

# 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")

Answer 2

Опираясь на ответ @ konvas, начиная с ggplot2.0.x, вы можете расширить ggplot , используя систему ggproto, и определить собственную статистику.

Скопировав ggplot2 stat_boxplotкодируя и внося несколько правок, вы можете быстро определить новую статистику (stat_boxplot_custom), которая принимает процентили, которые вы хотите использовать в качестве аргумента (qs), вместо аргумента coef, который используется stat_boxplot.Новый стат определяется здесь:

# 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,
      ...
      )
  )
}

Затем определяется функция слоя.Обратите внимание, что ч / б я скопировал непосредственно из stat_boxplot, вам нужно получить доступ к нескольким внутренним функциям ggplot2, используя :::.Это включает в себя множество материалов, скопированных непосредственно из StatBoxplot, но ключевая область заключается в вычислении статистики непосредственно из аргумента qs: stats <- as.numeric(stats::quantile(data$y, qs)) внутри функции compute_group.

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
  }
)

Здесь также есть гист , содержащий этот код.

Тогда stat_boxplot_custom можно назвать так же, как 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))

Answer 3

Теперь можно указать конечные точки усов в ggplot2_2.1.0.Копирование из примеров в ?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"
  )