GGPLOT箱线图按颜色细分，箱线图中间有平均值

Question

我有两个分类变量的数据。我可以对这些进行箱线图，但我无法获得在正确位置显示的方法。 我已经在 iris 数据集中创建了效果（红色矩形是手动添加的，而不是在 ggplot 中）。

Iris <- iris %>%
        mutate(SepalLengthType = ifelse(Sepal.Length > 5.8, "high", "low"))

means <- Iris %>% 
        group_by(Species, SepalLengthType) %>% 
        summarise(Sepal.Width = mean(Sepal.Width), .groups = "keep")
plot <- ggplot(data = Iris, aes(y=Sepal.Width, x = SepalLengthType, colour = Species))+
        geom_boxplot()

现在我想为每个箱形图添加手段 下面的这些线都有效，但平均值不是以箱线图为中心，而是以 SepelLengthType 类别为中心。

plot + stat_summary(fun = "mean" , aes(color = Species), shape = 15)
plot + stat_summary(fun = "mean" , aes(group = Species), shape = 15)
plot + stat_summary(fun.y = "mean", shape = 15) # this works, but is deprecated
plot + geom_point(data = means, aes(color = Species), shape = 15)

如何在每个箱形图的中间显示均值？ 我很感激我可以重新排列数据，这样每组数据点都在它自己的列中，但由于它们的长度不同，这需要它自己的解决方法。

当我使用 fun = "mean" 时，我收到一条警告消息“已删除 5 行包含缺失值 (geom_segment)。”这是为什么？ “均值”行没有这个问题，但我宁愿不必自己计算均值。

Answer 1

你可以使用position=position_dodge(0.9) 像下面的代码

library(tidyverse)

Iris <- iris %>%
  mutate(SepalLengthType = ifelse(Sepal.Length > 5.8, "high", "low"))

means <- Iris %>% 
  group_by(Species, SepalLengthType) %>% 
  summarise(Sepal.Width = mean(Sepal.Width), .groups = "keep")

plot <- ggplot(data = Iris, aes(y=Sepal.Width, x = SepalLengthType, colour = Species))+
  geom_boxplot(position=position_dodge(0.9))

plot + geom_point(data = means, aes(color = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))

或使用stat_summary作为

plot + stat_summary(fun = "mean", aes(group = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))