Bỏ qua các ngoại lệ trong boxgot ggplot2

Làm thế nào tôi có thể bỏ qua các ngoại lệ trong boxgot ggplot2? Tôi không chỉ đơn giản muốn chúng biến mất (ví dụ: exmore.size = 0), nhưng tôi muốn chúng bị bỏ qua sao cho tỷ lệ trục y hiển thị phần trăm thứ 1/3. Các ngoại lệ của tôi đang làm cho "chiếc hộp" co lại quá nhỏ trên thực tế. Có một số kỹ thuật để đối phó với điều này?

Chỉnh sửa Dưới đây là một ví dụ:

y = c(.01, .02, .03, .04, .05, .06, .07, .08, .09, .5, -.6)
qplot(1, y, geom="boxplot")

Đây là một giải pháp sử dụng boxplot.stats

# create a dummy data frame with outliers
df = data.frame(y = c(-100, rnorm(100), 100))

# create boxplot that includes outliers
p0 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)))


# compute lower and upper whiskers
ylim1 = boxplot.stats(df$y)$stats[c(1, 5)]

# scale y limits based on ylim1
p1 = p0 + coord_cartesian(ylim = ylim1*1.05)

Sử dụng geom_boxplot(outlier.shape = NA)để không hiển thị các ngoại lệ và scale_y_continuous(limits = c(lower, upper))để thay đổi giới hạn trục.

Một ví dụ.

n <- 1e4L
dfr <- data.frame(
  y = exp(rlnorm(n)),  #really right-skewed variable
  f = gl(2, n / 2)
)

p <- ggplot(dfr, aes(f, y)) + 
  geom_boxplot()
p   # big outlier causes quartiles to look too slim

p2 <- ggplot(dfr, aes(f, y)) + 
  geom_boxplot(outlier.shape = NA) +
  scale_y_continuous(limits = quantile(dfr$y, c(0.1, 0.9)))
p2  # no outliers plotted, range shifted

Trên thực tế, như Ramnath đã thể hiện trong câu trả lời của mình (và Andrie cũng vậy trong các bình luận), sẽ có ý nghĩa hơn khi cắt các thang đo sau khi bạn tính toán thống kê, thông qua coord_cartesian.

coord_cartesian(ylim = quantile(dfr$y, c(0.1, 0.9)))

(Bạn có thể vẫn cần sử dụng scale_y_continuousđể sửa lỗi ngắt trục.)

Tôi đã có cùng một vấn đề và tính toán trước các giá trị cho Q1, Q2, median, ymin, ymax bằng cách sử dụng boxplot.stats:

# Load package and generate data
library(ggplot2)
data <- rnorm(100)

# Compute boxplot statistics
stats <- boxplot.stats(data)$stats
df <- data.frame(x="label1", ymin=stats[1], lower=stats[2], middle=stats[3], 
                 upper=stats[4], ymax=stats[5])

# Create plot
p <- ggplot(df, aes(x=x, lower=lower, upper=upper, middle=middle, ymin=ymin, 
                    ymax=ymax)) + 
    geom_boxplot(stat="identity")
p

Kết quả là một boxplot không có ngoại lệ.

Một ý tưởng sẽ là chiến thắng dữ liệu trong thủ tục hai lần:

1. chạy một lượt đầu tiên, tìm hiểu giới hạn là gì, ví dụ cắt ở phần trăm đã cho hoặc độ lệch chuẩn N trên giá trị trung bình hoặc ...

2. trong lần chuyển thứ hai, đặt các giá trị vượt quá giới hạn đã cho thành giá trị của ràng buộc đó

Tôi nên nhấn mạnh rằng đây là một phương pháp lỗi thời cần phải bị chi phối bởi các kỹ thuật mạnh mẽ hiện đại hơn nhưng bạn vẫn bắt gặp nó rất nhiều.

Tùy chọn "coef" của hàm geom_boxplot cho phép thay đổi điểm cắt ngoại lệ về các phạm vi liên vùng. Tùy chọn này được ghi lại cho hàm stat_boxplot. Để hủy kích hoạt các ngoại lệ (nói cách khác, chúng được coi là dữ liệu thông thường), người ta có thể thay vì sử dụng giá trị mặc định là 1,5 chỉ định giá trị ngưỡng rất cao:

library(ggplot2)
# generate data with outliers:
df = data.frame(x=1, y = c(-10, rnorm(100), 10)) 
# generate plot with increased cutoff for outliers:
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_boxplot(coef=1e30)

Nếu bạn muốn buộc râu ria mở rộng đến giá trị tối đa và tối thiểu, bạn có thể điều chỉnh coefđối số. Giá trị mặc định coeflà 1,5 (tức là độ dài mặc định của râu là 1,5 lần IQR).

# Load package and create a dummy data frame with outliers 
#(using example from Ramnath's answer above)
library(ggplot2)
df = data.frame(y = c(-100, rnorm(100), 100))

# create boxplot that includes outliers
p0 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)))

# create boxplot where whiskers extend to max and min values
p1 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)), coef = 500)

Inote :: geom_boxplot2 chỉ là những gì bạn muốn.

# devtools::install_github('kongdd/Ipaper')
library(Ipaper)
library(ggplot2)
p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy))
p + geom_boxplot2(width = 0.8, width.errorbar = 0.5)