Zeichnen Sie mehrere Boxplots in einem Diagramm

Ich habe meine Daten als .csvDatei mit 12 Spalten gespeichert. Die Spalten zwei bis 11 (beschriftet F1, F2, ..., F11) sind features. Column oneenthält die labeldieser Funktionen entweder goododer bad.

Ich möchte ein plotten boxplotvon allen diesen 11 Funktionen gegen die label, aber getrennt von goododer bad. Mein bisheriger Code lautet:

qplot(Label, F1, data=testData, geom = "boxplot", fill=Label, 
          binwidth=0.5, main="Test") + xlab("Label") + ylab("Features")

Dies zeigt sich jedoch nur F1gegen die label.

Meine Frage ist: Wie kann man mit einigen F2, F3, ..., F11gegen die labelin einem Diagramm zeigen dodge position? Ich habe die Funktionen so normalisiert, dass sie innerhalb des Bereichs [0 1] im gleichen Maßstab liegen.

Die Testdaten finden Sie hier . Ich habe etwas von Hand gezeichnet, um das Problem zu erklären (siehe unten).

Sie sollten Ihre Daten in einem bestimmten Format erhalten, indem Sie Ihre Daten vor dem Plotten schmelzen (siehe unten, wie geschmolzene Daten aussehen). Ansonsten scheint das, was Sie getan haben, in Ordnung zu sein.

require(reshape2)
df <- read.csv("TestData.csv", header=T)
# melting by "Label". `melt is from the reshape2 package. 
# do ?melt to see what other things it can do (you will surely need it)
df.m <- melt(df, id.var = "Label")
> df.m # pasting some rows of the melted data.frame

#     Label variable      value
# 1    Good       F1 0.64778924
# 2    Good       F1 0.54608791
# 3    Good       F1 0.46134200
# 4    Good       F1 0.79421221
# 5    Good       F1 0.56919951
# 6    Good       F1 0.73568570
# 7    Good       F1 0.65094207
# 8    Good       F1 0.45749702
# 9    Good       F1 0.80861929
# 10   Good       F1 0.67310067
# 11   Good       F1 0.68781739
# 12   Good       F1 0.47009455
# 13   Good       F1 0.95859182
# 14   Good       F1 1.00000000
# 15   Good       F1 0.46908343
# 16    Bad       F1 0.57875528
# 17    Bad       F1 0.28938046
# 18    Bad       F1 0.68511766

require(ggplot2)
ggplot(data = df.m, aes(x=variable, y=value)) + geom_boxplot(aes(fill=Label))

Bearbeiten: Mir ist klar, dass Sie möglicherweise Facetten müssen. Hier ist auch eine Implementierung davon:

p <- ggplot(data = df.m, aes(x=variable, y=value)) + 
             geom_boxplot(aes(fill=Label))
p + facet_wrap( ~ variable, scales="free")

Edit 2: Wie Hinzufügen x-labels, y-labels, title, ändern legend heading, ein hinzufügen jitter?

p <- ggplot(data = df.m, aes(x=variable, y=value)) 
p <- p + geom_boxplot(aes(fill=Label))
p <- p + geom_jitter()
p <- p + facet_wrap( ~ variable, scales="free")
p <- p + xlab("x-axis") + ylab("y-axis") + ggtitle("Title")
p <- p + guides(fill=guide_legend(title="Legend_Title"))
p 

Bearbeiten 3: Wie werden geom_point()Punkte an der Mitte des Boxplots ausgerichtet? Es könnte mit gemacht werden position_dodge. Das sollte funktionieren.

require(ggplot2)
p <- ggplot(data = df.m, aes(x=variable, y=value)) 
p <- p + geom_boxplot(aes(fill = Label))
# if you want color for points replace group with colour=Label
p <- p + geom_point(aes(y=value, group=Label), position = position_dodge(width=0.75))
p <- p + facet_wrap( ~ variable, scales="free")
p <- p + xlab("x-axis") + ylab("y-axis") + ggtitle("Title")
p <- p + guides(fill=guide_legend(title="Legend_Title"))
p 

Da Sie kein Plot-Paket erwähnen, schlage ich hier die Verwendung der LatticeVersion vor (ich denke, es gibt mehr ggplot2-Antworten als Gitter-Antworten, zumindest seit ich hier in SO bin).

 ## reshaping the data( similar to the other answer)
 library(reshape2)
 dat.m <- melt(TestData,id.vars='Label')
 library(lattice)
 bwplot(value~Label |variable,    ## see the powerful conditional formula 
        data=dat.m,
        between=list(y=1),
        main="Bad or Good")

Mithilfe von Basisgrafiken können wir die at =Position der Box steuern, kombiniert mit boxwex =der Breite der Boxen. Die 1. boxplotAnweisung erstellt ein leeres Diagramm. Fügen Sie dann die 2 Spuren in den folgenden zwei Anweisungen hinzu.

Beachten Sie, dass wir im Folgenden df[,-1]die 1. Spalte (id) von den zu zeichnenden Werten ausschließen. Bei verschiedenen Datenrahmen kann es erforderlich sein, diese in eine Teilmenge für die Spalten zu ändern, die die Daten enthalten, die Sie zeichnen möchten.

boxplot(df[,-1], boxfill = NA, border = NA) #invisible boxes - only axes and plot area
boxplot(df[df$id=="Good", -1], xaxt = "n", add = TRUE, boxfill="red", 
  boxwex=0.25, at = 1:ncol(df[,-1]) - 0.15) #shift these left by -0.15
boxplot(df[df$id=="Bad", -1], xaxt = "n", add = TRUE, boxfill="blue", 
  boxwex=0.25, at = 1:ncol(df[,-1]) + 0.15) #shift to the right by +0.15

Einige Dummy-Daten:

df <- data.frame(
  id = c(rep("Good",200), rep("Bad", 200)),
  F1 = c(rnorm(200,10,2), rnorm(200,8,1)),
  F2 = c(rnorm(200,7,1),  rnorm(200,6,1)),
  F3 = c(rnorm(200,6,2),  rnorm(200,9,3)),
  F4 = c(rnorm(200,12,3), rnorm(200,8,2)))

ggplot-Version des Gitterplots:

library(reshape2)
library(ggplot2)
df <- read.csv("TestData.csv", header=T)
df.m <- melt(df, id.var = "Label")

ggplot(data = df.m, aes(x=Label, y=value)) + 
         geom_boxplot() + facet_wrap(~variable,ncol = 4)

Handlung:

Ich weiß, dass dies eine etwas ältere Frage ist, aber es ist auch eine, die ich hatte, und während die akzeptierten Antworten funktionieren, gibt es eine Möglichkeit, etwas Ähnliches zu tun, ohne zusätzliche Pakete wie ggplot oder gattice zu verwenden. Es ist nicht ganz so schön, dass sich die Boxplots überlappen, anstatt nebeneinander zu zeigen, aber:

boxplot(data1[,1:4])
boxplot(data2[,1:4],add=TRUE,border="red")

Dadurch werden zwei Sätze von Boxplots eingefügt, wobei der zweite einen Umriss (keine Füllung) in Rot aufweist und die Ausreißer ebenfalls in Rot. Das Schöne ist, dass es für zwei verschiedene Datenrahmen funktioniert, anstatt zu versuchen, sie neu zu formen. Schneller und schmutziger Weg.

In Basis R kann eine Formelschnittstelle mit Interaktionen ( :) verwendet werden, um dies zu erreichen.

df <- read.csv("~/Desktop/TestData.csv")
df <- data.frame(stack(df[,-1]), Label=df$Label) # reshape to long format

boxplot(values ~ Label:ind, data=df, col=c("red", "limegreen"), las=2)