（转帖）R语言-同一数据多变量分组的boxplot
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同一数据多变量分组的boxplot?
原创： Y叔
biobabble 2017-10-31
小密圈的问题，不是三两句话可以说明白的事情，必须要写文来解答，上一次写文是《听说你还不会画热图》，里面正好吐槽了某知乎大V的「除了ggplot2之外其它都是鸡肋」，这次正好也可以再次呼应一下。
这个图明显是R的base graphics做的，图是可圈可点的，能做出这图来，也已经是告别了只会用plot的低级趣味。这其实是4个图拼起来的，第一个图只是多了个y轴而已，它们画起来是一样的，那就是只画boxplot，不画x和y轴，（你可能会说不是有x轴？），x轴是后面再加上去的，而且加x轴的时候，不写labels，只有线条没有文本（你可能又会说明明有文本！），因为axis这个函数只支持labels要么是水平的，要么是垂直的，旋转某个角度是不支持的，所以labels是额外再打上去的。这里一张小小的图，门道还是挺多的。
set.seed(2017-10-30)
d <- data.frame(riskScore = abs(rnorm(100)),
BMI = sample(1:2, 100, replace=T),
stage = sample(1:2, 100, replace=T),
age = sample(1:2, 100, replace=T),
gender = sample(1:2, 100, replace=T))
head(d)
## riskScore BMI stage age gender
## 1 0.008282743 1 2 1 1
## 2 0.499375414 1 1 2 1
## 3 0.188257548 1 1 1 1
## 4 0.330772189 2 1 2 1
## 5 0.790797457 1 2 1 1
## 6 1.943465449 1 1 2 1
先搞一个数据集，都只是随机数，纯粹是为了演示用而已。下面我将定义一个myboxplot，它画boxplot，不带x和y轴，然后加x轴不带labels，再额外打labels，因为提问者的图中还有pvalue，我顺道把pvalue也整合进这个myboxplot里去，可以用pvalue=NULL来关掉这个功能。
关于箱式图，可以参考我之前写的《boxplot》，而这里用到T检验，可以参考《什么是T检验》。
myboxplot <- function(x, data, col = NULL, xlab, pvalue="auto") {
boxplot(x, data, axes = FALSE, col = col)
axis(1, at = 1:2, labels =FALSE)
text(1:2, y=par()$usr[3]-0.08*(par()$usr[4]-par()$usr[3]),
srt=60, xpd=T, adj=1, labels = xlab)
if (pvalue == "auto") {
pvalue <- round(t.test(x, data=data)$p.value, 3)
}
if (!is.null(pvalue)) {
plab <- paste("p =", pvalue)
text(1.5, y = par()$usr[4]*1.05, xpd=T, label=plab, col=col)
}
}
万事具备，有函数，有数据，我们先初始化画4个column，然后你只要调用myboxplot，分4次画4个图，就大功告成了，第一个图的时候，把y轴给加上。
layout(t(1:4))
par(oma=c(2, 4, 4, 0), mar=c(5,2,1,1), cex=1)
myboxplot(riskScore~age, data=d, col='red', xlab=c("age < 60", "age > 60"))
axis(2, las=1)
myboxplot(riskScore~gender, data=d, col='green', xlab=c("Male", "Female"))
myboxplot(riskScore~stage, data=d, col='blue', xlab=c("pStage 1-2", "pStage 1-2"))
myboxplot(riskScore~BMI, data=d, col='cyan', xlab=c("BMI < 24", "BMI > 24"))
假如我们想要用ggplot2来画，该怎么搞？首先毫无意外，要把数据整理成ggplot2喜欢的样子，我定义一个convert函数专门来搞这个数据：
convert <- function(d) {
lapply(2:ncol(d), function(i) {
d2 <- d[, c(1,i)]
d2$type = colnames(d2)[2]
colnames(d2) = c("riskScore", "category", "type")
return(d2)
}) %>% do.call('rbind', .)
}
dd <- convert(d)
head(dd)
## riskScore category type
## 1 0.008282743 1 BMI
## 2 0.499375414 1 BMI
## 3 0.188257548 1 BMI
## 4 0.330772189 2 BMI
## 5 0.790797457 1 BMI
## 6 1.943465449 1 BMI
然后就可以直接ggplot来画了，这里蛋疼的是颜色不是我们想要的那种用type来上色，如果你指定用type，那么不好意思，不会用category分组，如果你指定group = factor(category)呢？又不好意思了，不会让type来分组了，也就是说你画出来的是按category分的两个box，而不会有不同type是不同组数据的切分了，这就是ggplot2蛋疼之外，语法太高级，以至于有些情况没办法以它的语法表达的时候，是非常困难的。
library(ggplot2)
ggplot(dd, aes(type, riskScore, fill=factor(category))) + geom_boxplot()
当然可以通过分面来补救：
ggplot(dd, aes(type, riskScore, group=factor(category), fill=type)) +
geom_boxplot() + facet_grid(.~type, scales = "free_x")
分面也不好啊，分面的strip text和x axis text重了，当然这个x axis text不是我们想要的。
如果我不想用分面呢？你就得用另外的变量去欺骗它，让它分好组，比如这里我用color=factor(category)，这样会给boxplot的外框加颜色，但这个颜色不是我们想要用的，category分1和2,在不同的type里意义是不一样的。第二点，它的legend也不是我们想要的，所以这里又需要额外的设置了，我们要指定颜色统一，要去掉legend。
ggplot(dd, aes(type, riskScore, color=factor(category), fill=type)) + geom_boxplot() +
scale_color_manual(values=rep('black',2), guide=FALSE)
这个图就像模像样了，和上面分面的其实差不多，有一个共同点，x axis text不是我们想要的，怎么改？还是illustrator吧，带着ggplot2的枷锁改起来可费劲了。
当然画图嘛，功夫一半在画图上，另一半在于对数据的操作，既要用ggplot2，又要用得爽，你得有70岁的觉悟，「七十而从心所欲,不逾矩」，在矩（俗称枷锁）之下，从心所欲，关键还是对数据和作图系统的理解。这数据还得再变一下，我们不分组了，不就画8个boxplot么，把不同category的1和2全部换掉，换成不同的变量，然后画8个box就完事了。
bmi = c("BMI < 24", "BMI > 24")
stage = c("pStage 1-2", "pStage 3-4")
age = c("age < 60", "age > 60")
gender = c("Male", "Female")
d$BMI = bmi[d$BMI]
d$stage = stage[d$stage]
d$age = age[d$age]
d$gender = gender[d$gender]
dd = convert(d)
dd$category = factor(dd$category, levels=c(age, gender, stage, bmi))
p1 = ggplot(dd, aes(category, riskScore, fill=type)) + geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=1, hjust=1))
p2 = p1 + facet_grid(.~type, scales="free_x")
cowplot::plot_grid(p1, p2, ncol=2)
数据使然，我们很容易就想到这有4组，每一组有两类，我们要分组，枷锁就来了，后面要改细节，标x
axis
text，简直是恶梦，除非你放弃治疗用illustrator。如果我们能够放开分组的概念，出王八拳，倒是豁然开朗。这里额外强调一点的是base
graphics的作图，容易理解，符合直觉这一块，还是很厉害的，hadley wikham也说ggplot2是试图结合base +
lattice的优点。多学一点「外语」对理解和应用「母语」是有帮助的。第二点，放开套路，多试试王八拳，能把对方打趴下的拳，就是好拳！
