有没有办法改变 R 中数据重要的箱形图颜色

Question

我的数据如下：

df1<-read.table(text = "time type
12  B88
19  B44
18  B44
13  B88
17  B44",header=TRUE)

我可以使用以下代码来获取我的情节：

ggplot(df1,aes(type,time)) + geom_boxplot(fill="green")+
  
    stat_compare_means(method = "t.test")

我想为当 P 值小于 0.05% 时具有高介质的框获得不同的颜色，比方说蓝色。我们能做到吗？ 注意： 我对运行 ttest

不感兴趣

Answer 1

ggplot(df1,aes(type,time)) + geom_boxplot(fill="green") +
stat_compare_means(method = "t.test") -> p #save your plot as p
build <- ggplot_build(p) # build plot
build$data[[1]][,"fill"] <- ifelse(build$data[[2]][1,"p.format"] < 0.05, list(c("blue","green")),list(rep("green",2))) # changes fill to blue if p value is < 0.05
plot(ggplot_gtable(build)) # plot new formatted graph

Answer 2

可能不是最优雅的方法，但您可以在 ggplot2 之外计算 p 值并使用 ifelse 语句，为您可以使用 scale_fill_identity 调用的颜色模式添加属性.

这里是一个使用虚拟示例的示例：

df <- data.frame(Xval = rep(c("A","B"),each = 50),
                 Yval = c(sample(1:50,50), sample(50:100,50)))

我在这里使用了 dplyr 管道序列，但您可以在 base r:

中很容易地做到这一点

library(dplyr)
library(ggplot2)

df %>% mutate(pval = t.test(Yval~Xval)$p.value) %>%
  group_by(Xval) %>% mutate(Mean = mean(Yval)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Color = ifelse(pval < 0.05 & Mean == max(Mean), "blue","green")) %>%
  ggplot(aes(x = Xval, y = Yval, fill = Color))+
  geom_boxplot()+
  stat_compare_means(method = "t.test")+
  scale_fill_identity()

使用你的例子：

df1 %>% mutate(pval = t.test(time~type)$p.value) %>%
  group_by(type) %>% mutate(Mean = mean(time)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Color = ifelse(pval < 0.05 & Mean == max(Mean), "blue","green")) %>%
  ggplot(aes(x = type, y = time, fill = Color))+
  geom_boxplot()+
  stat_compare_means(method = "t.test")+
  scale_fill_identity()

有没有办法改变 R 中数据重要的箱形图颜色

Is there a way to change the box plot color where data are significant in R

r

ggplot2

ggpubr