ggplot2 - 为什么改变轴刻度会影响变量的汇总统计？

Question

我有以下数据：

x <- data.frame('myvar'=c(10,10,9,9,8,8, runif(100)), 'mygroup' = c(rep('a', 26), rep('b', 80)))

我想使用 ggplot2 中的盒须图来描述数据。我还使用 stat_summary 包含了平均值。

library(ggplot2)
ggplot(x, aes(x=myvar, y=mygroup)) + 
geom_boxplot() +
stat_summary(fun=mean, geom='point', shape=20, color='red', fill='red') 

这很好，但对于我的一些图表来说，异常值是如此之大，以至于很难理解总分布。在这些情况下，我切割了 x 轴：

ggplot(x, aes(x=myvar, y=mygroup)) + 
geom_boxplot() +
stat_summary(fun=mean, geom='point', shape=20, color='red', fill='red')  +
scale_x_continuous(limit=c(0,5))

请注意，现在仅使用图表上可见的数据子集来计算平均值（和中位数？）。有没有办法ggplot将异常值观测值包含在计算中，但将它们从可视化中删除？

我想要的输出是一个图表，其中 x 限制c(0,5)为 group ，红点为 2.48 mygroup='a'。

Answer 1

scale_x_continuous将删除那些不在限制内的点。您想使用coord_cartesian“放大”而不删除数据：

ggplot(x, aes(x=myvar, y=mygroup)) + 
  geom_boxplot() +
  stat_summary(fun=mean, geom='point', shape=20, color='red', fill='red')  +
  coord_cartesian(c(0,5))