Ігноруйте людей, що переживають люди в ggplot2 boxplot

Як я б ігнорував людей, що не впадають у програму ggplot2 boxplot? Я не просто хочу, щоб вони зникли (тобто outlier.size = 0), але я хочу, щоб вони були ігноровані таким чином, щоб масштаби осі y показували 1/3 перцентиль. Мої люди, що вижили, змушують "коробочку" скорочуватися настільки маленькою її практично лінією. Чи є якісь методи боротьби з цим?

Редагувати Ось приклад:

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

Ось рішення за допомогою boxplot.stats

# 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)

Використовуйте, geom_boxplot(outlier.shape = NA)щоб не відображати залишків та scale_y_continuous(limits = c(lower, upper))змінювати межі осі.

Приклад.

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

Насправді, як показав Рамнат у своїй відповіді (і Андрі теж у коментарях), має сенс обрізати ваги після того, як ви обчислите статистику, через coord_cartesian.

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

(Можливо, вам доведеться все-таки використовувати, scale_y_continuousщоб виправити розриви осі.)

У мене була така ж проблема і попередньо обчислили значення для Q1, Q2, медіани, ymin, ymax, використовуючи 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

У підсумку виходить боксерство без залишків.

Однією з ідей було б перемогти дані в процедурі з двома проходами :

1. виконати перший прохід, дізнатися, що таке межі, наприклад, розріз у заданому перцентилі або N стандартне відхилення вище середнього, або ...

2. у другому проході встановіть значення, що перевищують задану межу, на значення цієї межі

Я мушу наголосити, що це старомодний метод, у якому мали б домінувати більш сучасні надійні методи, але ви все ще багато цього стикаєтеся.

Опція "coef" функції geom_boxplot дозволяє змінити відсічення зовнішньої форми в межах міжквартирних діапазонів. Цей параметр задокументований для функції stat_boxplot. Для відключення залишків (іншими словами, вони трактуються як звичайні дані), замість використання значення за замовчуванням 1,5 можна вказати дуже високе значення відсікання:

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)

Якщо ви хочете змусити вуса розширюватися до значень max та min, ви можете налаштувати coefаргумент. Значення за замовчуванням coef- 1,5 (тобто довжина вусів за замовчуванням в 1,5 рази перевищує IQR).

# 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 - це саме те, що ти хочеш.

# 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)