Romove異常值來自ggplot2中的stat_summary

Question

我有這部分代碼可以用我的數據生成箱線圖：

p <- ggplot(meltData, aes(x=variable, y=value)) + 
  geom_boxplot()+  geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=1,outlier.size=2)+
stat_summary(geom="text", fun=quantile,
             aes(label=sprintf("%1.1f", ..y..), color=factor(variable)),
             position=position_nudge(x=0.0), size=3.5,show_guide = FALSE)+
  ggtitle("Species measurements")+
  ggeasy::easy_center_title()
p

我有這個輸出：

我希望能夠在我的箱線圖上看到上下須數作為最大值和最小值（而不是異常值）。 例如，在第 5 個箱線圖中，我們可以看到最大數字為 72，但這是一個異常值，最大值應約為 56。

Answer 1

如果我正確理解您的目的，您希望創建箱線圖以及顯示上下胡須編號的文本，並且圖中不應顯示異常值。 如果這是真的，那么我同意@Death Metal 的觀點，您可能想要過濾每個類別的異常值。

但是，由於您不提供可重現的數據，因此這里有一個與您的數據類似的虛擬數據。

dat <- data.frame(var.A = c(iris$Sepal.Length, c(20,21,22)), 
                  var.B = c(iris$Petal.Length, c(20,21,22)))
meltData <- dat %>% pivot_longer(cols = c(var.A, var.B), 
                                 values_to = "value", 
                                 names_to = "variable")

ggplot(meltData, aes(x=variable, y=value)) + geom_boxplot()

這清楚地顯示了異常值

以下是在應用箱線圖之前過濾異常值的方法：

meltData %>% group_by(variable) %>%
     filter(value != (boxplot(value))$out) %>% 
     ggplot(aes(x = variable, y = value)) + 
     geom_boxplot() + stat_summary(geom="text", 
                                   fun=quantile,aes(label=sprintf("%1.1f", ..y..), 
                                                    color=factor(variable)),
                                   position=position_nudge(x=0.0), 
                                   size=3.5,show_guide = FALSE)+
     ggtitle("Species measurements")+
     ggeasy::easy_center_title()
#Warning message:
#`show_guide` has been deprecated. Please use `show.legend` instead. 

結果：