Вопрос или проблема
Я пытаюсь добавить цвет к точкам на боксплоте в R на основе переменной, не включённой в боксплот. Другая переменная является непрерывной, но её можно сгруппировать как категориальную переменную, если нет решения для этого в качестве непрерывной переменной. Использую ggplot2. Впервые здесь, извините, если есть какие-либо проблемы с этим постом.
Не знаю, с чего даже начать, всё ещё очень нов в R. Сделал этот пример, используя набор данных mtcars, где в этом примере я хотел бы добавить цвет в зависимости от переменной disp.
library(ggplot2); library(dplyr)
mtcarscol <- mutate(mtcars, gear.factor = as.factor(gear))
ggplot(mtcarscol, aes(x = gear.factor, y = mpg)) +
geom_boxplot() +
geom_dotplot(binaxis="y", stackdir="center", dotsize=.75)
Для цвета заливки точек используйте fill внутри aes() для слоя точек:
ggplot(mtcars, aes(x = factor(gear), y = mpg)) +
geom_boxplot() +
geom_dotplot(aes(fill = factor(am)), binaxis="y", stackdir="center", dotsize=.75)
Я полагаю, что с geom_dotplot вы можете использовать только дискретные цвета заливки, а не непрерывные, поэтому я использовал am для демонстрации. Но если вы создадите колонку с переменной disp, которая будет фактором, вы могли бы использовать это.
Ответ или решение
Чтобы добавить цветовую кодировку точкам на ящике (boxplot) в R по переменной, не включенной в сам ящик, можно использовать пакет ggplot2. Вы абсолютно правы в своем понимании того, что color для точек может зависеть от переменной, а не от той, что визуализируется в boxplot. Основное внимание в вашем вопросе сосредоточено на использовании непрерывной переменной, в данном случае disp из набора данных mtcars. Давайте разберем шаги, которые необходимо предпринять для решения этой задачи.
1. Установка и загрузка необходимых пакетов
Убедитесь, что у вас установлены и загружены пакеты ggplot2 и dplyr, если вы планируете использовать их в своем коде. Это делается с помощью следующих команд:
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
library(ggplot2)
library(dplyr)2. Подготовка данных
Для начала мы преобразуем переменную disp в категориальную, используя binned классы, чтобы ее можно было передать в aes() для цветового кодирования. В данном случае мы можем использовать функцию cut(), чтобы разбить продолжительную переменную на факторы.
mtcarscol <- mtcars %>%
mutate(gear.factor = as.factor(gear),
disp.binned = cut(disp, breaks = seq(100, 500, by = 100),
include.lowest = TRUE))3. Построение графика
Теперь вы можете построить boxplot и добавить цвет к точкам с использованием binned переменной disp.binned. Обратите внимание на использование параметра fill внутри aes() для geom_dotplot().
ggplot(mtcarscol, aes(x = gear.factor, y = mpg)) +
geom_boxplot() +
geom_dotplot(aes(fill = disp.binned), binaxis = "y", stackdir = "center", dotsize = 0.75,
position = position_dodge(width = 0.75)) +
scale_fill_brewer(palette = "Set1", name = "Displacement Bins") +
theme_minimal() +
labs(title = "Boxplot of MPG by Gear with Disp Binned Coloring",
x = "Number of Gears",
y = "Miles per Gallon (MPG)")4. Объяснение деталей
- geom_boxplot(): Это основной элемент, который создает ящик на графике.
- geom_dotplot(): Добавляет точки для каждого наблюдения, используя новую факторную переменную disp.binned для кодирования цвета.
- scale_fill_brewer(): Используется для задания палитры цветов. Это дает вам больше возможностей для настройки визуализации.
- theme_minimal(): Эта функция позволяет настроить вид графика, убрав лишние элементы и сделав его более профессиональным.
- labs(): Добавляет заголовок и подписи к осям, что улучшает информативность графика.
Заключение
В результате у вас будет график, который не только информативен с точки зрения анализа зависимости между переменными, но и визуально привлекательный благодаря использованию цветовой кодировки. Используя binning для переменной disp, вы получаете возможность быстро визуализировать эффект перехода от одной категории к другой. Это позволяет сразу увидеть, как влияет изменение одного параметра на другой, что является важным аспектом при анализе данных.