如何在 R 中绘制不是盒须图的图答案

【问题标题】：How to Draw a Plot in R Which is Not a Box-and-Whiskers Plot如何在 R 中绘制不是盒须图的图
【发布时间】：2016-09-23 04:31:27
【问题描述】：

我有一个大型数据集，其中包含如下数据：

      Age          Ethnicity          Gender        Crude_Rate 
      20-24        Pacific Islander   Female        39.2   
      55-59        Caucasian          Male          100.3
      60-64        African            Female        3.2
      30-34        Asian              Male          2.8

我正在尝试在 R 上绘制三个图：

相对于年龄的粗率（始终是 y 轴）
针对种族的粗率
相对于性别的粗率

我得到了图，但它是一个盒须图，上面有点，这不是我想要的。我只想绘制点，即散点图。

我使用的代码是：

melanoma <-read.csv("Melanoma Age.csv", header=TRUE, na.strings = c("Not     Applicable"))
melanoma<-na.omit(melanoma)


plot(melanoma$Gender, melanoma$Crude_Rate,las=2, ylab="Crude Rate",    xlab="Gender", main="Crude Rates for Both Genders")
plot(melanoma$Age, melanoma$Crude_Rate,las=2, ylab="Crude Rate", main="Crude Rates for Different Age Groups")
plot(melanoma$Ethnicity, melanoma$Crude_Rate,las=2, ylab="Crude Rate", main="Crude Rates for Different Ethnicities")

我不明白我做错了什么，因为通常当我这样做时，我会得到一个散点图，而不是上面有点的盒须图。

感谢您的任何帮助

【问题讨论】：

当 y 是一个因子时，R 倾向于绘制箱线图。如果您需要散点图，请尝试在不使用 y 轴但指定不同颜色或点形状的情况下进行绘图，即使用像 plot(melanoma$Crude_Rate, col = melanoma$Gender, ...) 这样的 smth，其中 ... 代表任何其他绘图参数。另一个建议是使用数据子集并将它们绘制在不同的图表上。
@Dmitry Grekov 谢谢，我试过 plot(melanoma$Crude_Rate, col = melanoma$Gender) 现在我得到了一个散点图，但不幸的是 x 轴标签不是女性和男性的数字。
纵轴现在是 Crude_Rate 并且水平标签只是观察的索引。您可以使用legend() 指定用某种颜色绘制的性别。
这是一个不错的图表，但不幸的是，我希望将年龄、性别和种族分别作为三个图表的横轴（x 轴）

标签： r plot dataset

【解决方案1】：

您还可以使用 car 包和函数散点图。这将在图表上为您提供额外的内容（例如框和胡须以及平滑器），但这些可以很容易地删除。

【讨论】：

谢谢你

【解决方案2】：

如果您的 x 值是因子变量，则可以生成如下散点图：

#a reproducible example
set.seed(42)
x <- factor(sample(c("A", "B"), 20, TRUE))
y <- rnorm(20)

#use plot.default explicitly to avoid using plot.factor implicitly
plot.default(y ~ x, type = "p", 
             xlim = range(as.integer(unique(x))) + c(-0.4, 0.4), 
             xaxt = "n")
axis(1, at = seq_along(levels(x)), labels = levels(x))

【讨论】：

嗨罗兰。谢谢你。抱歉，我对 R 还很陌生。我需要做些什么来更改我的数据的代码？
plot.default(Crude_rate ~ Gender, data = melanoma, xlim = range(as.integer(unique(melanoma$Gender))) + c(-0.4, 0.4)...)
谢谢，所以我需要在 plot.default(Crude_Rate ~ Gender, data = melanoma, xlim = range(as.integer(unique(melanoma$Gender))) + c( -0.4, 0.4))?

【解决方案3】：

我将尝试向您展示如何绘制粗率与年龄的关系。同样，您可以绘制其他图。为简单起见，我逐步展示了创建过程

input = NULL
input$Age = rep(c("20-24","55-59","60-64","30-34"),4)
input$Crude_Rate = runif(16)
input = as.data.frame(input)

library(dplyr)
Byage <- input %>% 
        group_by(Age) %>% 
        summarise(n = n(), Crude_Rate = mean(Crude_Rate))
plot1 <-ggplot(input, aes(Age, Crude_Rate))
plot1 <-plot1 + geom_jitter(width = 0.5)
plot1 <-plot1 + geom_point(data = Byage, colour = "red", size = 4)
plot1 <-plot1 + geom_text(aes(y = -0.1, label = paste0("n = ", n)), Byage, size = 3)

这将生成一个漂亮的散点图，其中年龄组作为 x 轴，Crude_Rate 作为 y 轴，每个组中的样本数位于底部。

ScatterPlot of Age vs Crude_Rate with each age group mean Information

【讨论】：

谢谢！不幸的是，我在尝试时遇到了很多错误。
您能否详细说明您遇到的错误。您需要安装并加载 ggplot2 库才能使用上述代码。
成功了，我只需要输入$Crude_Rate = runif(361) 因为我有以下类别： input$Age = rep(c("
谢谢 :) 不幸的是，因为我的数据集太大，它变得有点混乱。您知道如何将其制成直方图，并将粗利率相加吗？