通过 R 中的函数聚合在箱线图中添加描述性统计结果

Question

我有以下信息：

head(Callao20)

  Day Mes  Aho Temp
1  12 Feb 2020   NA
2  12 Feb 2020   NA
3  12 Feb 2020   NA
4  12 Feb 2020   NA
5  12 Feb 2020   NA
6  12 Feb 2020   NA

知道cv = (sd/mean)*100 ，然后我估计 cv 如下：

aggregate(Callao20[, 4], list(Callao20$Mes), 
          function(x) (sd(x, na.rm = TRUE)/mean(x, na.rm = TRUE))*100)

如何在我的箱线图中添加均值 sd 或 cv？

boxplot(Temp~Mes, data=Callao20)

Answer 1

您应该始终为您的问题提供可重现的数据。 建议您这样做，您会更快地得到答案。 这是一个包含在 R 中的数据集。它由花的测量值组成，但它的组织方式与您的相似：

data(iris)
str(iris)
# 'data.frame': 150 obs. of  5 variables:
#  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
#  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
#  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
#  $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

我们将按Species为第一次测量Sepal.Length 。 首先我们需要统计：

cvs <- aggregate(Sepal.Length~Species, iris, function(x) sd(x)/mean(x)*100)
cvs
#      Species Sepal.Length
# 1     setosa        7.041
# 2 versicolor        8.696
# 3  virginica        9.652
range(iris$Sepal.Length)
# [1] 4.3 7.9

我们需要Sepal.Length的范围来为统计Sepal.Length出足够的空间：

boxplot(Sepal.Length~Species, iris, ylim=c(4.1, 8.1))
par("usr")[3:4]
# [1] 3.94 8.26

该图的底部为 3.94，顶部为 8.26，因此我们将统计数据绘制在底部上方或顶部下方一点处：

text(1:3, rep(4.1, 3), round(cvs$Sepal.Length, 2))
text(1:3, rep(8.1, 3), round(cvs$Sepal.Length, 2))

你没有说你想在哪里打印这个例子把它们放在上面和下面的值。