使用ggplot2根据汇总统计数据生成箱线图

Question

以下是使用ggplot2生成箱线图的代码，我正在尝试修改它以适应我的问题：

library(ggplot2)
set.seed(1)
# create fictitious data
a <- rnorm(10)
b <- rnorm(12)
c <- rnorm(7)
d <- rnorm(15)

# data groups
group <- factor(rep(1:4, c(10, 12, 7, 15)))

# dataframe
mydata <- data.frame(c(a,b,c,d), group)
names(mydata) <- c("value", "group")

# function for computing mean, DS, max and min values
min.mean.sd.max <- function(x) {
  r <- c(min(x), mean(x) - sd(x), mean(x), mean(x) + sd(x), max(x))
  names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
  r
}

# ggplot code
p1 <- ggplot(aes(y = value, x = factor(group)), data = mydata)
p1 <- p1 + stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot") + ggtitle("Boxplot con media, 95%CI, valore min. e max.") + xlab("Gruppi") + ylab("Valori")

在我的情况下，我没有实际数据点，而只有它们的平均值和标准差（数据呈正态分布）。所以对于这个例子，它将是：

mydata.mine = data.frame(mean = c(mean(a),mean(b),mean(c),mean(d)),sd = c(sd(a),sd(b),sd(c),sd(d)),group = c(1,2,3,4))

然而我仍想制作一个箱线图。我考虑定义： ymin = 均值 - 3*标准差 lower = 均值 - 标准差 mean = 均值 upper = 均值 + 标准差
ymax = 均值 + 3*标准差

但是我不知道如何定义一个函数来获取fun.data中mydata.mine的均值和标准差。或者，我可以使用rnorm从以我拥有的均值和标准差为参数的正态分布中绘制点，但我认为第一种选择更加简洁优雅。

- user1701545

Answer 1

ggplot(mydata.mine, aes(x = as.factor(group))) +
  geom_boxplot(aes(
      lower = mean - sd, 
      upper = mean + sd, 
      middle = mean, 
      ymin = mean - 3*sd, 
      ymax = mean + 3*sd),
    stat = "identity")

- Christie Haskell Marsh

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有没有一种方法也在图中指定异常值？理想情况下，不需要单独指定 geom_point。 - steveb