如何在ggboxplot中添加自定义图例

如何解决如何在ggboxplot中添加自定义图例

我正在尝试在R中创建一些箱形图。我一直在使用ggboxplot和ggplot。到目前为止，这是我的代码和输出：

ggboxplot：

ggboxplot(shp_PA@data,x = "hei_1998to2007_cat",y = "adjrate.2008to2017",xlab = "Hazardous Exposure Index Jenks",ylab = "Lung Cancer Incidence Rate",color = "red",add = c("jitter","mean"),add.params = list(color = "black",shape=20)) 

ggplot：

shp_PA@data %>%
  ggplot(aes(x=hei_1998to2007_cat,y=adjrate.2008to2017)) +
  geom_boxplot(colour = "red") + 
  geom_jitter(color="black",size=0.75) +
  stat_summary(fun=mean,geom="point",shape=4,size=3,color="black") +
  xlab("Hazardous Exposure Index Jenks") + 
  ylab("Lung Cancer Incidence Rate")

我现在的主要兴趣是在每个箱形图上放置一个图例，该图例上带有用于表示均值的符号，并在其旁边添加单词“ Mean”。在base R中，就像放一个类似的东西一样简单

legend("topright",legend=c("Mean"),pch=5,col="red")

但是我无法在ggboxplot或ggplot中弄清楚。我在网上看到的大多数内容都在讨论如何修改已经存在的图例。

我想知道的另一件事是特定于ggboxplot。我希望能够使抖动点的颜色和形状与均值符号不同。我尝试将add.params代码更改为

add.params = list(color = c("black","blue"),shape=c(20,4))

但是我得到了错误

Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (213): shape and colour

非常感谢您的帮助！

编辑：使用R中的虹膜数据集添加可重现的示例

ggboxplot：

ggboxplot(iris,x = "Species",y = "Sepal.Length",shape=20)) 

ggplot：

ggplot(data=iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length)) +
  geom_boxplot(colour = "red") + 
  geom_jitter(color="black",color="black")

再次，我想添加一个图例，并使用用于描述均值和“ Mean”一词的符号，并能够使用ggboxplot使抖动的颜色和形状以及均值有所不同。 / p>

解决方法

使用ggplot有点不规范，但是您可以执行以下操作。

添加带有用于表示均值和符号“ Mean”的符号的图例

使用geom_jitter将不同的形状映射到stat_summary和aes。使用scale_shape_manual

控制这些形状

具有抖动的颜色和形状，并且表示不同

使用color更改抖动点和均值点的颜色，并使用override.aes更改图例中的颜色。

ggplot(data=iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length)) +
    geom_boxplot(colour = "red") + 
    geom_jitter(size=1,color = 'green',aes(shape = 'all data')) +
    stat_summary(fun=mean,geom="point",size=3,color = 'black',aes(shape = 'mean')) +
    scale_shape_manual(values = c(20,4)) +
    guides(shape = guide_legend(override.aes = list(color = c('green','black'))))

此处还有另一个类似的答案：https://stackoverflow.com/a/5179731/12400385

,

欢迎您！

向ggplot2添加自定义标签非常困难，我相信这是设计使然。所有图例均由aes和scale_*_[continuoues|discrete|manual]中的参数控制。如果我们不想开始学习如何grob（可能要花费几个小时），则可以通过以下方式获得所需的输出

1. 添加数据本身的统计信息
2. 创建一列，指示哪个是统计数据，哪个是数据点
3. 禁止我们直接在geom_*函数中subset the data为jitter和非jitter点创建特定的图层，并在美学中设置形状这些层中的
4. 使用scale_shape_manual（或scale_shape_discrete）自定义标记。

以mtcars数据集为例（并使用dplyr进行管道传输），我们可以获得与ggboxplot类似的内容

library(ggplot2)
library(dplyr)
data(mtcars)
# Setup data with mean instead of using stat_summary
mtcars %>% 
  select(cyl,hp) %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarize(hp = mean(hp)) %>% 
  bind_cols(stat = factor(rep('mean',3))) %>% 
  bind_rows(mtcars %>%
              select(cyl,hp) %>% 
              bind_cols(stat = rep('data',nrow(mtcars)))) %>%

  # Create ggplot
  ggplot(aes(x = factor(cyl),y = hp)) + 
  geom_boxplot(colour = 'red') + 

  # Jitter based on subset of data. Do the same for geom_point (means)
  ## Note that to only plot a subset I pass a function to data that "filters" the data.
  geom_jitter(data = function(.data)filter(.data,stat == 'data'),aes(shape = stat),color = 'black') +
  # Add mean to the point and change shape into something we like.
  geom_point(data = function(.data)filter(.data,stat == 'mean'),size = 2.5) +
  ## Use scale_shape_manual to change shape into something i like.
  scale_shape_manual(values = c('mean' = 8,'data' = 16)) +

  # Fix the plot theme to be similar to ggboxplot
  theme(panel.grid = element_line(colour = NA),panel.background = element_rect(fill = "#00000000"),axis.line.x = element_line(colour = 'black'),axis.line.y = element_line(colour = 'black'),axis.text = element_text(size = 11),legend.position = 'bottom'
        ) +
  # Remove label from the legend if wanted
  labs(shape = NULL)