使用mean_cl_boot计算的stat_summary值

Question

使用mean_cl_boot计算的stat_summary值

rggplot2tidyversemeanconfidence-interval

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我正在使用mean_cl_boot绘制一些X值，并带有大置信区间。

如何导出每个组中fun.y = mean和fun.data = mean_cl_boot的值的文本？

我有一个mean_cl_boot值的区间，并且希望将它们绘制并导出。

ggplot(iris, aes(x = Species, y = Petal.Length)) + 
geom_jitter(width = 0.5) + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", color = "red") + 
stat_summary(fun.data = mean_cl_boot, fun.args=(conf.int=0.9999), geom = "errorbar", width = 0.4)

我需要绘制均值(fun.y = mean)值，使用:

stat_summary(fun.y=mean, geom="text", aes(label=sprintf("%1.1f", ..y..)),size=3, show.legend=FALSE

但是我无法像mean_cl_boot一样做到这一点。

- Gabriel G.

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Jaap · Accepted Answer

你可以使用 ggplot_build 来获取 stat_summary 的数据。

首先，将你的 ggplot 调用存储在一个对象中：

g <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Petal.Length)) + 
  geom_jitter(width = 0.5) + 
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", color = "red") + 
  stat_summary(fun.data = mean_cl_boot, fun.args=(conf.int=0.9999), geom = "errorbar", width = 0.4)

然后，使用：

ggplot_build(g)$data[[3]]

您将获得使用mean_cl_boot计算的值：

  x group     y     ymin     ymax PANEL xmin xmax colour size linetype width alpha
1 1     1 1.462 1.386000 1.543501     1  0.8  1.2  black  0.5        1   0.4    NA
2 2     2 4.260 4.024899 4.462202     1  1.8  2.2  black  0.5        1   0.4    NA
3 3     3 5.552 5.337199 5.798202     1  2.8  3.2  black  0.5        1   0.4    NA

为了正确获取标签，您可以执行以下操作：

# extract the data
mcb <- ggplot_build(g)$data[[3]]

# add the labels to the plot
g + geom_text(data = mcb,
              aes(x = group, y = ymin, label = round(ymin,2)),
              color = "blue",
              vjust = 1)

结果：

但更好的选择可能是使用ggrepel包：

library(ggrepel)

g + geom_label_repel(data = mcb,
                     aes(x = group, y = ymin, label = round(ymin,2)),
                     color = "blue",
                     nudge_x = 0.2,
                     nudge_y = -0.2)

那个的结果：