获取由 stat_summary 和 mean_cl_boot 计算的值

Question

我正在用 mean_cl_boot 绘制一些具有较大置信区间

的 X 值

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

我在 mean_cl_boot 中有一个值区间，我想绘制它们并导出它们。

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)

我必须绘制平均值 (fun.y = mean)，其中：

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

但是我不能和mean_cl_boot一样。

Answer 1

您可以使用 ggplot_build 访问 stat_summary 的数据。

首先，将您的 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，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

要正确设置标签，您可以这样做：

# 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：

但可能更好的选择是使用 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)

结果：

获取由 stat_summary 和 mean_cl_boot 计算的值

Getting the values calculated by stat_summary with mean_cl_boot

r

mean

ggplot2

confidence-interval

tidyverse