Geom_point 和 ggboxplot 以及 ggpair 在 ggplot 中错误地对所有绘图点进行了配对

尼尔劳伦斯

我正在尝试一些简单的箱线图，但注意到我在数据框中得到的点只是在 ggplot 中绘制不正确，在所有上述类型的图中。

我的数据是

structure(list(rownum = 1:74, Device = c("Dexcom", "Dexcom", 
"Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", 
"Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Dexcom", "Libreview", 
"Libreview", "Libreview", "Libreview", "Libreview", "Libreview", 
"Libreview", "Libreview", "Libreview", "Libreview", "Libreview", 
"Libreview", "Libreview", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend CGM", "Diasend CGM", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend CGM", 
"Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual", "Diasend CGM", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend Manual", 
"Diasend Manual", "Diasend Manual", "Diasend CGM", "Diasend Manual"
), PREMean = c(10.0484850182022, 7.84715557883709, 7.28766699205132, 
8.47011442894507, 10.7497970736388, 8.6565711351755, 12.2666572965045, 
12.8489327534292, 9.38152123552124, 9.82593283758822, 9.25191807020791, 
10.590004260355, 10.1991015796402, 8.11500023112837, 9.3887371146612, 
9.05289979902383, 16.3938994229184, 11.2269812823576, 8.46589333710567, 
9.45301483336544, 9.654521175124, 9.17169712793734, 5.90663637838715, 
15.1026720647773, 8.73502786461873, 12.515518913676, 10.2021609195402, 
8.88323924469535, 9.138, 10.5977853492334, 14.7827906976744, 
10.9643874643875, 8.04525252525253, 9.2234693877551, 9.2234693877551, 
13.4109826589595, 8.65916169339799, 9.07101449275362, 10.7026923076923, 
17.9097799511002, 6.05655339805825, 7.24913151364764, 7.84826142795985, 
11.6334796926454, 10.0795389048991, 9.63545878693624, 11.7388888888889, 
11.3917218543046, 8.11740335319385, 9.41461318051576, 12.9295681063123, 
10.2035994083164, 7.68975155279503, 10.249885583524, 5.79714285714286, 
10.0638826185102, 8.44704049844237, 10.6952513150205, 9.36492957746479, 
9.83008799318762, 9.6688654353562, 8.00041753653445, 9.26, 9.38389756944444, 
8.55568181818182, 8.63457241816674, 8.12372881355932, 9.84208494208494, 
11.28828125, 9.04013157894737, 11.6740659340659, 9.61797752808989, 
13.8315843798383, 10.1719101123596), POSTMean = c(8.19190208049315, 
7.61158509359437, 7.20120148352596, 8.57923580164976, 10.6268789167925, 
8.37193152150653, 12.3593220150292, 13.9380512091038, 9.30225121492054, 
8.19597861420017, 8.73307014253563, 8.23531795760565, 10.4691064145347, 
8.78835006435006, 9.48096681373489, 9.12521085925145, 13.1253985706432, 
10.2115876974231, 7.65094314018184, 11.1021567021567, 12.3527429320352, 
8.74159058145123, 6.82408707865169, 9.2207729468599, 8.33679846938776, 
11.2045885361817, 12.2492643845594, 8.41001977587343, 8.24191419141914, 
10.7707317073171, 12.2390334572491, 8.28022598870056, 7.67814207650273, 
9.48614130434783, 9.48614130434783, 11.0455128205128, 8.36162310181728, 
10.2825581395349, 10.1807407407407, 16.3283333333333, 7.56851851851852, 
6.80612244897959, 7.6510029661656, 12.1434984833165, 12.2157894736842, 
11.2797101449275, 19.1619047619048, 13.2472361809045, 8.87069342340552, 
8.40763888888889, 13.5286956521739, 10.4632632632633, 8.76877470355731, 
10.6271903323263, 8.2667701863354, 8.61640378548896, 6.96209386281588, 
8.29738799201886, 8.51794871794872, 8.10574666733237, 8.43217993079585, 
7.7244635193133, 13.9224137931034, 9.19426699426699, 8.15335753176044, 
8.30695218383485, 5.89611231101512, 9.45526315789474, 9.406875, 
9.78860759493671, 9.33200934579439, 9.406875, 11.2342145015106, 
11.2984126984127)), row.names = c(NA, -74L), na.action = structure(c(`19` = 19L, 
`30` = 30L, `38` = 38L, `39` = 39L, `42` = 42L, `44` = 44L, `51` = 51L, 
`62` = 62L, `79` = 79L, `84` = 84L), class = "omit"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

然后

ggplot(data, aes(x=PREMean, y=POSTMean)) + geom_point()

绘制一些明显过低的点 - 小于 5。没有一个数字小于 5。

使用 ggboxplot 和 ggpaired 绘图也给了我太低的分数。

我正在扯头发，我只是不明白为什么这些点的绘制明显不正确？请帮忙，谢谢。

彼得

正如@RichardTelford 所说，您的情节符合预期。

我已将这两个图添加到答案中，以演示ggplot's默认轴比例和用户定义比例之间的差异。

ggplot 不知道您将如何解释轴：它只取每个轴的最小值和最大值并将它们拟合到可用空间，并通过标记刻度线来尽其所能。ggplot 依赖于读者来锻炼，在默认版本使用你的情况下，datax 轴上的次网格线代表 2.5，因此 x 原点略大于 5。

如果您想明确轴值和中断，则必须告诉 ggplot 要打印什么。您有很大的灵活性：您可以设置限制、休息时间和规模……

如果您想要一系列图形的特定限制和中断对，那么您最好创建一个为您执行此操作的函数；不过，这是另一个问题的主题；你可以看看这个答案，它将比例从 0设置为数据的限制：在 ggplot 中设置 y 轴中断


library(ggplot2)
library(patchwork)

p1 <- ggplot(data, aes(x=PREMean, y=POSTMean)) +
  geom_point()+
  ggtitle("Default axis scales")


p2 <- ggplot(data, aes(x=PREMean, y=POSTMean)) +
  geom_point()+
  scale_x_continuous(limits = c(0,20))+
  scale_y_continuous(limits = c(0,20))+
  ggtitle("Defined axis scales")


p1/p2

^{由reprex 包(v0.3.0)于 2020 年 6 月 27 日创建}

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编辑于 2021-08-10

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