將數據集中的中位數添加到箱線圖中-R

Question

我有一個名為nkv.gen的大型數據集，用於創建該箱形圖：

> head(nkv.gen)
    Berechnung         Situation   NK  PID Case  Differenz Prozess           Objektart
2 Berechnung 1 Nach Massnahme GS 7.64 3084    1  -4.140527 Murgang single family house
3 Berechnung 2 Nach Massnahme GS 7.68 3084    1  -3.638645 Murgang single family house
4 Berechnung 3 Nach Massnahme GS 7.72 3084    1  -3.136763 Murgang single family house
5 Berechnung 4 Nach Massnahme GS 7.73 3084    1  -3.011292 Murgang single family house
6 Berechnung 5 Nach Massnahme GS 7.78 3084    1  -2.383940 Murgang single family house
7 Berechnung 6 Nach Massnahme GS 4.39 3084    1 -44.918444 Murgang single family house

> str(nkv.gen)
'data.frame':   5062 obs. of  8 variables:
 $ Berechnung: Factor w/ 51 levels "Berechnung 1",..: 1 12 23 34 45 47 48 49 50 2 ...
 $ Situation : Factor w/ 37 levels "Nach Massnahme Ablenk- und Auffangd&auml",..: 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ...
 $ NK        : num  7.64 7.68 7.72 7.73 7.78 4.39 4.43 4.44 4.45 4.46 ...
 $ PID       : int  3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 3084 ...
 $ Case      : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Differenz : num  -4.14 -3.64 -3.14 -3.01 -2.38 ...
 $ Prozess   : Factor w/ 1 level "Murgang": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Objektart : Factor w/ 6 levels "single family house",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

xlabs <- paste(levels(nkv.gen$Objektart),"\n(N=",table(nkv.gen$Objektart),")",sep="")
p1 <- ggplot(nkv.gen, aes(x= factor(Objektart), y= NK)) +
  geom_boxplot() + scale_x_discrete(labels=xlabs) +
  labs ( x = "object type", y = "cost/benefit ratio") + 
  ggtitle ("cost/benefit ratio (CBR)") +
  geom_hline(yintercept = 1 , linetype = "dashed", color = "red", size)+ 
  theme (axis.text.x=element_text(size=9, angle = 45, hjust = 1)) 
color = "red")
p1

現在，我想基於nkv.ori的數據在此現有的p1箱圖中添加一些信息。 我想計算數據集nkv.ori中每個Objektart的中位數，並將此值（作為紅點）繪制到現有的箱線圖p1 。

> dput(head(nkv.ori,102))
structure(list(Berechnung = structure(c(51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 
51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L), .Label = c("Berechnung 1", "Berechnung 10", 
"Berechnung 11", "Berechnung 12", "Berechnung 13", "Berechnung 14", 
"Berechnung 15", "Berechnung 16", "Berechnung 17", "Berechnung 18", 
"Berechnung 19", "Berechnung 2", "Berechnung 20", "Berechnung 21", 
"Berechnung 22", "Berechnung 23", "Berechnung 24", "Berechnung 25", 
"Berechnung 26", "Berechnung 27", "Berechnung 28", "Berechnung 29", 
"Berechnung 3", "Berechnung 30", "Berechnung 31", "Berechnung 32", 
"Berechnung 33", "Berechnung 34", "Berechnung 35", "Berechnung 36", 
"Berechnung 37", "Berechnung 38", "Berechnung 39", "Berechnung 4", 
"Berechnung 40", "Berechnung 41", "Berechnung 42", "Berechnung 43", 
"Berechnung 44", "Berechnung 45", "Berechnung 46", "Berechnung 47", 
"Berechnung 48", "Berechnung 49", "Berechnung 5", "Berechnung 50", 
"Berechnung 6", "Berechnung 7", "Berechnung 8", "Berechnung 9", 
"EconoMe original"), class = "factor"), Situation = structure(c(10L, 
5L, 1L, 9L, 2L, 17L, 8L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 27L, 7L, 29L, 
30L, 32L, 33L, 31L, 13L, 12L, 28L, 24L, 21L, 14L, 16L, 4L, 26L, 
11L, 25L, 34L, 6L, 10L, 5L, 1L, 2L, 8L, 3L, 20L, 27L, 7L, 29L, 
30L, 32L, 33L, 31L, 28L, 21L, 16L, 34L, 6L, 8L, 18L, 22L, 23L, 
20L, 27L, 36L, 34L, 10L, 1L, 2L, 37L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 
27L, 28L, 24L, 21L, 34L, 10L, 17L, 18L, 22L, 23L, 3L, 20L, 27L, 
29L, 30L, 32L, 33L, 31L, 13L, 28L, 24L, 21L, 4L, 26L, 11L, 25L, 
6L, 3L, 20L, 4L, 26L, 11L, 25L, 34L), .Label = c("Nach Massnahme Ablenk- und Auffangd&auml", 
"Nach Massnahme Bestvariante Fallzug", "Nach Massnahme Camere", 
"Nach Massnahme Daemme und Ablagerungsraum", "Nach Massnahme Damm inkl. Verlaengerung Durchlass", 
"Nach Massnahme Damm und Ablagerungsraum", "Nach Massnahme Digue de derivation-retention et arriere-digue", 
"Nach Massnahme Digues et ouvrage de limitation", "Nach Massnahme Dossierbauwerk", 
"Nach Massnahme GS", "Nach Massnahme Hochpunkt", "Nach Massnahme Hochwasserschutz Mehlbach", 
"Nach Massnahme Hochwasserschutzkonzept Emsbach", "Nach Massnahme Hochwasserschutzmassnahmen kleine Simme", 
"Nach Massnahme Hochwasserschutzvariante 1 B<e4>chibach", "Nach Massnahme Hochwasserschutzvariante 1 Bächibach", 
"Nach Massnahme HWSP Lowigrabo", "Nach Massnahme Lawinen / Holzrechen", 
"Nach Massnahme Leitd<e4>mme", "Nach Massnahme Leitdämme", "Nach Massnahme Massnahmen", 
"Nach Massnahme Murgang Damm", "Nach Massnahme Murgang Netz", 
"Nach Massnahme Renforcement-rehaussement de la digue", "Nach Massnahme Schutzmassnahmen Milibach", 
"Nach Massnahme Strassendurchlass Kantonsstrasse", "Nach Massnahme Tr?hlibach Beckenried, Massnahmen 1 bis 3", 
"Nach Massnahme Variante 1", "Nach Massnahme Variante 1A", "Nach Massnahme Variante 1B", 
"Nach Massnahme Variante 1B+", "Nach Massnahme Variante 2", "Nach Massnahme Variante 3", 
"Nach Massnahme Vorstudie", "Nach Massnahme Gazex + digues de d<e9>viation et d", 
"Nach Massnahme Gazex + digues de déviation et d", "Nach Massnahme Neue Gerinnefuehrung Gafenbach"
), class = "factor"), NK = c(7.97, 0, 12.71, 18.06, 7.18, 1.78, 
2.11, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 5.43, 0.98, 0.88, 1.12, 
1.12, 0.8, 3.35, 0.51, 1.66, 2.51, 0.7, 0.38, 1.27, 4.25, 28.01, 
8.4, 1.84, 1.3, 1.64, 7.97, 0, 12.71, 7.18, 2.11, 1.74, 5.14, 
2.2, 5.43, 0.98, 0.88, 1.12, 1.12, 0.8, 1.66, 0.7, 1.27, 1.3, 
1.64, 2.11, 0, 5.12, 6.51, 5.14, 2.2, 0.22, 1.3, 7.97, 12.71, 
7.18, 0, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 1.66, 2.51, 0.7, 1.3, 
7.97, 1.78, 0, 5.12, 6.51, 1.74, 5.14, 2.2, 0.98, 0.88, 1.12, 
1.12, 0.8, 3.35, 1.66, 2.51, 0.7, 4.25, 28.01, 8.4, 1.84, 1.64, 
0, 0, 0, 0, 0, -0.22, 0), PID = c(3084L, 2844L, 2707L, 2707L, 
2707L, 2547L, 2534L, 2497L, 2497L, 2497L, 2494L, 2492L, 2478L, 
2383L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2341L, 2193L, 2190L, 
2187L, 2157L, 2104L, 2103L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 2026L, 
2022L, 3084L, 2844L, 2707L, 2707L, 2534L, 2494L, 2492L, 2478L, 
2383L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 2190L, 2157L, 2103L, 
2026L, 2022L, 2534L, 2497L, 2497L, 2497L, 2492L, 2478L, 2125L, 
2026L, 3084L, 2707L, 2707L, 2639L, 2497L, 2497L, 2497L, 2494L, 
2492L, 2478L, 2190L, 2187L, 2157L, 2026L, 3084L, 2547L, 2497L, 
2497L, 2497L, 2494L, 2492L, 2478L, 2351L, 2351L, 2351L, 2351L, 
2351L, 2341L, 2190L, 2187L, 2157L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 
2022L, 2494L, 2492L, 2079L, 2079L, 2079L, 2079L, 2026L), Case = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 
29L, 30L, 31L, 32L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L), Differenz = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Prozess = structure(c(1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), .Label = "Murgang", class = "factor"), Objektart = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("single family house", "garage", 
"hotel", "industry", "appartment building", "public building"
), class = "factor")), .Names = c("Berechnung", "Situation", 
"NK", "PID", "Case", "Differenz", "Prozess", "Objektart"), row.names = c(1L, 
52L, 103L, 154L, 205L, 256L, 307L, 358L, 409L, 460L, 511L, 562L, 
613L, 664L, 715L, 766L, 817L, 868L, 919L, 970L, 1021L, 1072L, 
1123L, 1174L, 1225L, 1276L, 1327L, 1378L, 1429L, 1480L, 1531L, 
1582L, 1633L, 1684L, 1735L, 1786L, 1837L, 1888L, 1939L, 1990L, 
2041L, 2092L, 2143L, 2194L, 2245L, 2296L, 2347L, 2398L, 2449L, 
2500L, 2551L, 2602L, 2653L, 2704L, 2755L, 2806L, 2857L, 2908L, 
2959L, 3010L, 3061L, 3112L, 3163L, 3214L, 3265L, 3316L, 3367L, 
3418L, 3469L, 3520L, 3571L, 3622L, 3673L, 3724L, 3775L, 3826L, 
3877L, 3928L, 3979L, 4030L, 4081L, 4132L, 4183L, 4234L, 4285L, 
4336L, 4387L, 4438L, 4489L, 4540L, 4591L, 4642L, 4693L, 4744L, 
4795L, 4846L, 4859L, 4910L, 4961L, 5012L, 5063L, 5114L), class = "data.frame")

我認為這很容易，因為數據集具有相同的布局，但是我被卡住了。 有任何提示或建議嗎？

Answer 1

這是一個簡單得多的示例，但功能相同。 我認為您的問題是，首先要在ggplot提供數據集和aes()變量。 最好稍后再在geom_boxplot和geom_point ，尤其是當您想使用多個數據集進行繪制時，例如：

library(dplyr)
library(ggplot2)

# first dataset
dt1 = mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl))

# second dataset (values for each cyl; could be the medians after you calculate them)
dt2 = data.frame(cyl = factor(c(4,6,8)),
                 value = c(100, 188, 358))

ggplot() +
  geom_boxplot(data = dt1, aes(cyl,disp)) +
  geom_point(data = dt2, aes(cyl, value), col="red")