r语言ggplot2误差棒图快速指南

给直方图和线图添加误差棒 准备数据

这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量（Vitamin C (0.5,1,and 2 mg)）和相应的两种不同使用方法（ [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)]）。

library(ggplot2) df <- ToothGrowth df$dose <- as.factor(df$dose) head(df) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5

len :牙齿长度
dose : 剂量 (0.5,1,2) 单位是毫克
supp : 支持类型 (VC or OJ)

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在下面的例子中，我们将绘制每组中牙齿长度的均值。标准差用来绘制图形中的误差棒。

首先，下面的帮助函数会用来计算每组中兴趣变量的均值和标准差：

#+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the standard deviation # for each group #+++++++++++++++++++++++++ # data : a data frame # varname : the name of a column containing the variable #to be summariezed # groupnames : vector of column names to be used as # grouping variables data_summary <- function(data,varname,groupnames){ require(plyr) summary_func <- function(x,col){ c(mean = mean(x[[col]],na.rm=TRUE),sd = sd(x[[col]],na.rm=TRUE)) } data_sum<-ddply(data,groupnames,.fun=summary_func,varname) data_sum <- rename(data_sum,c("mean" = varname)) return(data_sum) }

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统计数据 :

df2 <- data_summary(ToothGrowth,varname="len",groupnames=c("supp","dose")) # 把剂量转换为因子变量 df2$dose=as.factor(df2$dose) head(df2) ## supp dose len sd ## 1 OJ 0.5 13.23 4.459709 ## 2 OJ 1 22.70 3.910953 ## 3 OJ 2 26.06 2.655058 ## 4 VC 0.5 7.98 2.746634 ## 5 VC 1 16.77 2.515309 ## 6 VC 2 26.14 4.797731 有误差棒的直方图

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函数?geom_errorbar()可以用来生成误差棒：

library(ggplot2) # Default bar plot p<- ggplot(df2,aes(x=dose,y=len,fill=supp)) + geom_bar(stat="identity",color="black",position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd,ymax=len+sd),width=.2,position=position_dodge(.9)) print(p) # Finished bar plot p+labs(title="Tooth length per dose",x="Dose (mg)",y = "Length")+ theme_classic() + scale_fill_manual(values=c(‘#999999‘,‘#E69F00‘))

　　

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注意，你可以选择只保留上方的误差棒：

# Keep only upper error bars ggplot(df2,position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len,position=position_dodge(.9))

　　

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阅读ggplot2直方图更多信息 : ggplot2 bar graphs

有误差棒的线图 # Default line plot p<- ggplot(df2,group=supp,color=supp)) + geom_line() + geom_point()+ geom_errorbar(aes(ymin=len-sd,width=.2,position=position_dodge(0.05)) print(p) # Finished line plot p+labs(title="Tooth length per dose",x="Dose (mg)",y = "Length")+ theme_classic() + scale_color_manual(values=c(‘#999999‘,‘#E69F00‘))

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你也可以使用函数?geom_pointrange()?或?geom_linerange()?替换?geom_errorbar()

# Use geom_pointrange ggplot(df2,color=supp)) + geom_pointrange(aes(ymin=len-sd,ymax=len+sd)) # Use geom_line()+geom_pointrange() ggplot(df2,color=supp)) + geom_line()+ geom_pointrange(aes(ymin=len-sd,ymax=len+sd))

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阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots

有均值和误差棒的点图

使用函数?geom_dotplot()?and?stat_summary()?：

The mean +/- SD can be added as a crossbar,a error bar or a pointrange :

p <- ggplot(df,y=len)) + geom_dotplot(binaxis=‘y‘,stackdir=‘center‘) # use geom_crossbar() p + stat_summary(fun.data="mean_sdl",fun.args = list(mult=1),geom="crossbar",width=0.5) # Use geom_errorbar() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl,geom="errorbar",color="red",width=0.2) + stat_summary(fun.y=mean,geom="point",color="red") # Use geom_pointrange() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl,geom="pointrange",color="red")

　　

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阅读ggplot2点图更多信息: ggplot2 dot plot

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This analysis has been performed using?R software?(ver. 3.2.4) and?ggplot2?(ver. 2.1.0)