Ggplot2 kutu grafiğindeki aykırı değerleri yoksay

Ggplot2 boxplot'ta aykırı değerleri nasıl yoksayabilirim? Sadece yok olmalarını istemiyorum (yani outlier.size = 0), ama y ekseni 1. / 3. persentili gösterecek şekilde ölçeklenecek şekilde bunların yok sayılmasını istiyorum. Aykırı değerlerim "kutunun" o kadar küçülmesine neden oluyor ki pratikte bir çizgi. Bununla başa çıkmak için bazı teknikler var mı?

Düzenle İşte bir örnek:

y = c(.01, .02, .03, .04, .05, .06, .07, .08, .09, .5, -.6)
qplot(1, y, geom="boxplot")

İşte boxplot.stats kullanarak bir çözüm

# create a dummy data frame with outliers
df = data.frame(y = c(-100, rnorm(100), 100))

# create boxplot that includes outliers
p0 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)))


# compute lower and upper whiskers
ylim1 = boxplot.stats(df$y)$stats[c(1, 5)]

# scale y limits based on ylim1
p1 = p0 + coord_cartesian(ylim = ylim1*1.05)

geom_boxplot(outlier.shape = NA)Aykırı değerleri göstermemek ve scale_y_continuous(limits = c(lower, upper))eksen sınırlarını değiştirmek için kullanın .

Bir örnek.

n <- 1e4L
dfr <- data.frame(
  y = exp(rlnorm(n)),  #really right-skewed variable
  f = gl(2, n / 2)
)

p <- ggplot(dfr, aes(f, y)) + 
  geom_boxplot()
p   # big outlier causes quartiles to look too slim

p2 <- ggplot(dfr, aes(f, y)) + 
  geom_boxplot(outlier.shape = NA) +
  scale_y_continuous(limits = quantile(dfr$y, c(0.1, 0.9)))
p2  # no outliers plotted, range shifted

Aslında, Ramnath'ın cevabında gösterdiği gibi (ve yorumlarda Andrie de), üzerinden istatistiği hesapladıktan sonra ölçekleri kırpmak daha mantıklı coord_cartesian.

coord_cartesian(ylim = quantile(dfr$y, c(0.1, 0.9)))

( scale_y_continuousEksen kırılmalarını düzeltmek için muhtemelen kullanmanız gerekecek .)

Aynı problemi yaşadım ve Q1, Q2, medyan, ymin, ymax değerlerini kullanarak önceden hesapladım. boxplot.stats :

# Load package and generate data
library(ggplot2)
data <- rnorm(100)

# Compute boxplot statistics
stats <- boxplot.stats(data)$stats
df <- data.frame(x="label1", ymin=stats[1], lower=stats[2], middle=stats[3], 
                 upper=stats[4], ymax=stats[5])

# Create plot
p <- ggplot(df, aes(x=x, lower=lower, upper=upper, middle=middle, ymin=ymin, 
                    ymax=ymax)) + 
    geom_boxplot(stat="identity")
p

Sonuç, aykırı değerler içermeyen bir kutu çizimidir.

Bir fikir olacaktır winsorize iki taramalı prosedüründe verileri:

1. ilk geçişi çalıştırın, sınırların ne olduğunu öğrenin, örneğin verilen yüzdelik dilimde kesme veya ortalamanın üzerinde N standart sapma, veya ...

2. ikinci geçişte, verilen sınırın ötesindeki değerleri bu sınırın değerine ayarlayın

Bunun, daha modern ve sağlam tekniklerin hakim olması gereken eski moda bir yöntem olduğunu vurgulamalıyım, ancak yine de çokça karşılaşıyorsunuz.

Geom_boxplot fonksiyonunun "coef" seçeneği, çeyrekler arası aralıklar açısından aykırı değer kesimini değiştirmeye izin verir. Bu seçenek stat_boxplot fonksiyonu için belgelenmiştir. Aykırı değerleri devre dışı bırakmak için (başka bir deyişle, normal veri olarak kabul edilirler), varsayılan değer olan 1.5 kullanmak yerine çok yüksek bir kesme değeri belirtilebilir:

library(ggplot2)
# generate data with outliers:
df = data.frame(x=1, y = c(-10, rnorm(100), 10)) 
# generate plot with increased cutoff for outliers:
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_boxplot(coef=1e30)

Bıyıkları maksimum ve minimum değerlere genişletmek istiyorsanız, coefbağımsız değişkeni değiştirebilirsiniz. Varsayılan değer coef1.5'tir (yani, bıyıkların varsayılan uzunluğu IQR'nin 1.5 katıdır).

# Load package and create a dummy data frame with outliers 
#(using example from Ramnath's answer above)
library(ggplot2)
df = data.frame(y = c(-100, rnorm(100), 100))

# create boxplot that includes outliers
p0 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)))

# create boxplot where whiskers extend to max and min values
p1 = ggplot(df, aes(y = y)) + geom_boxplot(aes(x = factor(1)), coef = 500)

Ipaper :: geom_boxplot2 tam istediğiniz şeydir.

# devtools::install_github('kongdd/Ipaper')
library(Ipaper)
library(ggplot2)
p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy))
p + geom_boxplot2(width = 0.8, width.errorbar = 0.5)