R语言绘图|带误差线的箱线图

箱线图(Boxplot) 主要用于展示连续型数据的分布状况，包括数据的上下四分位数，中位数、异常值等信息。本文主要展示如何利用ggplot2绘制带误差线的箱线图，效果如下：

1、数据准备

以国家统计局^[1]官方网站上2001-2020年我国31个省份人均GDP（未包含港澳台数据）为基础，参考（李超等，2015）^[2]将31个省份分为东部、东北、中部、西部地区四大地理分区，绘制2001-2020年不同年份地理分区人均GDP均值箱线图。

per.GDP <- readxl::read_xlsx("C:\\Users\\Acer\\Desktop\\方法学习\\R学习\\常用数据\\GGDP.xlsx")
head(per.GDP)
# A tibble: 6 x 22
#  province region    y2020  y2019  y2018  y2017  y2016  y2015  y2014  y2013 y201#2 y2011 y2010 y2009 y2008 y2007 y2006 y2005 y2004 y2003
#  <chr>    <chr>     <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 北京     东部地区 164889 164563 153095 137596 124516 114662 107472 101023 93078 86365 78307 71059 68541 63629 53438 47182 42402 36583
#2 天津     东部地区 101614  90058  85757  79837  73830  71021  71198  68937 65346 61137 54053 47497 45242 37976 33411 30567 25761 22371
#3 河北     东部地区  48564  46182  43108  40883  38233  35653  34260  33187 31770 29631 25308 21831 20385 17561 14609 12845 11178  9380
#4 山西     中部地区  50528  45549  43010  39232  32526  32375  33237  33111 32435 30400 25434 20906 21234 17542 14008 12195 10515  8639
#5 内蒙     西部地区  72062  67852  63772  59017  54816  51633  48610  45684 42120 38185 33262 28982 25620 21334 17275 14695 12315 10015
#6 辽宁     东北地区  58872  57067  53872  49603  46557  46069  45608  43758 40694 37350 31888 29611 28185 24022 19760 17210 15355 14041
# ... with 2 more variables: y2002 <dbl>, y2001 <dbl>
per.GDP <- reshape2::melt(per.GDP, id.vars = c("province", "region"), variable.name = "year", value.name = "per.GDP")
per.GDP$year <- factor(per.GDP$year, levels = paste("y", 2001:2020, sep = ""), labels = 2001:2020)
head(per.GDP)
#  province   region year per.GDP
#1     北京 东部地区 2020  164889
#2     天津 东部地区 2020  101614
#3     河北 东部地区 2020   48564
#4     山西 中部地区 2020   50528
#5     内蒙 西部地区 2020   72062
#6     辽宁 东北地区 2020   58872
str(per.GDP)
#'data.frame': 620 obs. of  4 variables:
# $ province: chr  "北京" "天津" "河北" "山西" ...
# $ region  : chr  "东部地区" "东部地区" "东部地区" "中部地区" ...
# $ year    : Factor w/ 20 levels "2001","2002",..: 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ...
# $ per.GDP : num  164889 101614 48564 50528 72062 ...

图形绘制

2.1 基础图形

library(ggplot2)
theme_set(theme_minimal()) #设置主题
ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP)) + 
  geom_boxplot()

2.2 添加误差线。width
为误差线的宽度

boxplot.2 <- 
ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.35) +  
  geom_boxplot()
# geom = "errorbar"：Error bars；width：Bars width

2.3 填充颜色，fill
映射

ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP, fill = region)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.35) +   
  geom_boxplot()

2.4 修改填充颜色。

cols <- c("#CFD8DC", "#90A4AE", "#455A64", "#255A64")
ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP, fill = region)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.35) + 
  geom_boxplot(alpha = 0.8,  colour = "black", outlier.colour = "red") + 
  scale_fill_manual(values = cols) 

2.5 修改图例标签

boxplot.5 <- 
ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP, fill = region)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.35) + 
  geom_boxplot(alpha = 0.8, colour = "#474747", outlier.colour = "red") + 
  scale_fill_manual(values = cols,labels = c("东北", "东部", "西部", "中部"))

2.6 去除图例

ggplot(per.GDP, aes(region, per.GDP, fill = region)) + 
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.35) + 
  geom_boxplot(alpha = 0.8, colour = "#474747", outlier.colour = 1) + 
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") + 
  theme(legend.position = "none") #去除图例

其他

关于对箱线图的分面可进一步参考R语言绘图|箱线图（多变量、分组、分面）。其他绘图方法可进一步阅读公众号其他文章。

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参考资料