R中的季节性温度箱线图

Question

我目前正在进行一些变量探索，并为 3 个不同的气候参数（Tmin、Tmean、Tmax）生成了箱形图。我想知道如何将这些变量分组到一个具有类似结构的箱形图中：@ 987654321@ 我在网上看过一些教程，但它们都要求在数据框的行而不是列的头部分配分组参数。我尝试在 tmin 中添加 +tmax 作为参数，但这会产生错误。我用来生成我的代码如下：

tmin<-  ggplot(prism, aes(x = factor(season, levels=c("spring","summer","fall","winter")), 
                                  y = tmin_c)) +
                geom_boxplot(fill = fill, colour = line, alpha = 0.7) +
                theme_bw() +
                scale_y_continuous(name = "Temperature C") +
                scale_x_discrete(name = "Season") +
                ggtitle("MRL Temperature 1980-2013") +
                theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
tmin

已解决，这是最终的工作输出以供将来参考：

#Temperature
dat <- prism
dat <- dat %>%
       select(1,2,4,5,6) #1year,2season,4tmin,5tmean,6tmax

dat <- reshape2::melt(dat, measure.vars=3:5)


ggplot(dat, aes(y = value, 
                x = factor(season, levels=c("spring","summer","fall","winter")), 
                fill=factor(variable))) +
            geom_boxplot() +
            theme_bw() +
            scale_y_continuous(name = "Temperature C") +
            scale_x_discrete(name = "Season") +
            ggtitle("MRL Temperature 1980-2013") +
            theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

结果：

Answer 1

我使用airquality 数据引用您的code 的原始版本。

想象Month 是你的season 变量。首先，使用reshape2::melt将数据重新整形为长格式；你的measure.vars 将是t_min, t_max, ...。

dat <- reshape2::melt(airquality, measure.vars=1:3)

summary(dat)
# Temp           Month            Day          variable       value       
# Min.   :56.00   Min.   :5.000   Min.   : 1.0   Ozone  :153   Min.   :  1.00  
# 1st Qu.:72.00   1st Qu.:6.000   1st Qu.: 8.0   Solar.R:153   1st Qu.: 10.30  
# Median :79.00   Median :7.000   Median :16.0   Wind   :153   Median : 24.00  
# Mean   :77.88   Mean   :6.993   Mean   :15.8                 Mean   : 80.86  
# 3rd Qu.:85.00   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:23.0                 3rd Qu.:136.00  
# Max.   :97.00   Max.   :9.000   Max.   :31.0                 Max.   :334.00  
#                                                              NA's   :44 

其次，使用boxplot 和: 作为Month（即您的season）因素。

at.key <- c(1:3, 5:7, 9:11, 13:15, 17:19)
# at.key <- (1:(5*4))[(1:(5*4)) %% ((5*4)/4-1) != 0]  ## alternatively

b <- boxplot(value ~ variable:Month, border=2:4, col="white",
             data=dat, at=at.key, xaxt="n",
             main="MRL TMin 1980-2013",
             xlab="Season",
             ylab="Tmin (C)")

mtext(b$names, 1, .5, at=at.key, cex=.8, las=2)