R 使用 ggplot2 繪製箱形圖 Box Plot 教學與範例

介紹如何在 R 中使用 ggplot2 套件繪製各種樣式的箱型圖（box plot）。

測試資料

安裝並載入 ggplot2 套件：

# 安裝 ggplot2 套件
install.packages("ggplot2")

# 載入 ggplot2 套件
library(ggplot2)

這裡我們以 ToothGrowth 資料集為範例，此資料集包含三欄變數：

# 顯示 ToothGrowth 的資料結構
str(ToothGrowth)

'data.frame':   60 obs. of  3 variables:
 $ len : num  4.2 11.5 7.3 5.8 6.4 10 11.2 11.2 5.2 7 ...
 $ supp: Factor w/ 2 levels "OJ","VC": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ dose: num  0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ...

單一變數箱形圖

如果要使用 ggplot 繪製單一變數的箱形圖，可加上 scale_x_discrete 將 X 軸標示移除。例如將 ToothGrowth 資料集中的 len 資料分布繪製成箱形圖：

# 單一變數箱形圖
ggplot(ToothGrowth, aes(y = len)) +
  geom_boxplot() +     # 箱形圖
  scale_x_discrete() + # 移除 X 軸標示
  ylab("Length")       # Y 軸標示文字

若要將目前以 ggplot2 所繪製的圖形儲存起來，可以使用 ggsave 函數：

# 儲存 ggplot2 目前繪製的圖形
ggsave("output.png", width = 3, height = 3)

分組箱形圖

依據 dose 的數值分組，繪製基本的箱形圖：

# 繪製基本箱形圖
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() + # 箱形圖
  xlab("Dose") +   # X 軸標示文字
  ylab("Length")   # Y 軸標示文字

這裡的 dose 實際上是數值資料，若要當成類別型的資料來作為分組的依據，就要先以 as.factor 將其轉為因子（factor）變數，這樣 ggplot 才會畫出正確的圖。

加入標題文字

透過 labs 可以加入標題、副標題等說明文字：

# 加入標題、描述等文字
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  labs(title = "測試箱形圖", subtitle = "這是描述文字") +
  labs(caption = "資料來源：https://officeguide.cc/")

X 軸與 Y 軸互換

加入 coord_flip 可以讓 ggplot 圖形的 X 軸與 Y 軸互換：

# X 軸與 Y 軸互換
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  coord_flip()     # X 軸與 Y 軸互換

缺口箱形圖

在 geom_boxplot 中加入 notch 參數，可以繪製缺口箱形圖，缺口範圍代表中位數的 95% 信賴區間：

# 繪製缺口箱形圖
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot(notch = TRUE) + # 缺口箱形圖
  xlab("Dose") +
  ylab("Length")

自訂離群值標示

離群值（outlier）標示點的顏色、大小與樣式都可以自訂：

# 自訂離群值標示
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot(outlier.colour = "red", # 離群值標示顏色
               outlier.shape = 4,      # 離群值標示樣式
               outlier.size = 4) +     # 離群值標示大小
  xlab("Dose") +
  ylab("Length")

僅顯示指定組別

透過 scale_x_discrete 可以指定要繪製箱形圖的組別，將不重要的組別隱藏起來：

# 僅顯示指定組別
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  scale_x_discrete(limits = c("0.5", "2")) # 僅顯示 0.5 與 2

加入資料點

geom_dotplot 可以將實際的資料位置以點的方式標示在箱形圖中：

# 加入資料點
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  geom_dotplot(binaxis = 'y',       # 加入資料點
               stackdir = 'center', # 置中對齊
               dotsize = 0.8)       # 資料點大小

加入錯開位置的資料點

geom_jitter 可以加入錯開位置的資料點，避免資料點重疊問題：

# 加入錯開位置的資料點
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  geom_jitter(shape = 16,                      # 資料點樣式
              position = position_jitter(0.2)) # 資料點位置

依組別上色

若要將不同組別的資料以不同顏色表示，可以使用 color 參數指定上色的依據：

# 依據 dose 上色
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len, color = as.factor(dose))) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  labs(color = "Dose") # 圖示區標題

自訂色彩

亦可使用 scale_color_manual 以色碼自行指定色彩：

# 以預設色彩繪圖
p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len, color = as.factor(dose))) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  labs(color = "Dose")

# 自訂色彩
p + scale_color_manual(values = c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))

採用 brewer 色盤

採用內建的 brewer 色盤來挑選顏色：

# 採用 brewer 色盤
p + scale_color_brewer(palette = "Dark2")

灰階配色

使用灰階配色：

# 灰階配色
p + scale_color_grey() + theme_classic()

依據組別填滿顏色

若要依據組別設定填滿顏色，可以使用 fill 參數指定上色的依據：

# 依據 dose 填滿顏色
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len, fill = as.factor(dose))) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  labs(fill = "Dose") # 圖示區標題

自訂填滿色彩

亦可使用 scale_fill_manual 以色碼自行指定填滿的色彩：

# 以預設色彩繪圖
p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len, fill = as.factor(dose))) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Dose") +
  ylab("Length") +
  labs(fill = "Dose")

# 自訂色彩
p + scale_fill_manual(values = c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))

採用 brewer 色盤

採用內建的 brewer 色盤來挑選填滿顏色：

# 採用 brewer 色盤
p + scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

灰階配色

使用灰階配色：

# 灰階配色
p + scale_fill_grey() + theme_classic()

更改圖示說明位置

使用 theme 的 legend.position 參數可以更改圖示說明位置，例如將圖示放在上方：

# 更改圖示說明位置（上方）
p + theme(legend.position = "top")

# 更改圖示說明位置（下方）
p + theme(legend.position = "bottom")

# 更改圖示說明位置（自訂位置）
p + theme(legend.position = c(0.85, 0.25))

移除圖示說明

若將 theme 的 legend.position 參數設定為 none 則可移除圖示說明：

# 移除圖示說明
p + theme(legend.position = "none")

二次分組

若需要依據第二種類別進行二次分組，可以將 fill 指定為第二種類別：

# 依據 supp 二次分組
ggplot(ToothGrowth, aes(x = as.factor(dose), y = len, fill = supp)) +
  geom_boxplot(position = position_dodge(1))

參考資料

• STHDA：ggplot2 box plot
• The R Graph Gallery：Boxplot
• R-bloggers：Make A Box Plot with Single Column Data Using Ggplot2 Tutorial
• Basic R Guide for NSC Statistics：Single Boxplot
• StackOverflow：Labeling Outliers of Boxplots in R