r - ggprotoでggplot2 boxplotを拡張するには?

Question

私は仕事で箱ひげ図をよく使用し、ggplot2美学が好きです。しかし、標準geom_boxplotには、私にとって重要な 2 つのものが欠けています。それは、ひげの先端とラベルの中央値です。ここからの情報のおかげで、私は関数を書きました:

gBoxplot <- function(formula = NULL, data = NULL, font = "CMU Serif", fsize = 18){
  require(ggplot2)
  vars <- all.vars(formula)
  response <- vars[1]
  factor <- vars[2]
  # A function for medians labelling
  fun_med <- function(x){
    return(data.frame(y = median(x), label = round(median(x), 3)))
  }
  p <- ggplot(data, aes_string(x = factor, y = response)) +
  stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.6) +
  geom_boxplot() +
  stat_summary(fun.data = fun_med, geom = "label", family = font, size = fsize/3, 
                                                                         vjust = -0.1) +
  theme_grey(base_size = fsize, base_family = font)
  return(p)
}

フォントの設定もありますが、これはテーマを作るのがめんどくさいからです。以下に例を示します。

gBoxplot(hwy ~ class, mpg)

プロット1

私には十分ですが、いくつかの制限 (自動覆い焼きを使用できないなど) があり、geom_boxplot. ビネットExtending ggplot2を読みましたが、実装方法がわかりません。どんな助けでも大歓迎です。

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それで、しばらくの間、これについて考えていました。基本的に、新しいプリミティブを作成するときは、通常、次の組み合わせを記述します。

層関数
stat- ggproto 、
geom- ggproto

レイヤー関数のみがユーザーに表示される必要があります。プリミティブを作成するためにデータを変換する新しい方法が必要な場合にのみ、stat-ggprotoを記述する必要があります。また、作成する新しいグリッドベースのグラフィックがある場合にのみ、 geom-ggprotoを作成する必要があります。

この場合、基本的に既存のレイヤー関数をコンポストするため、新しい ggprotos を記述する必要はありません。新しいlayer-functionを書くだけで十分です。このレイヤー関数は、既に使用している 3 つのレイヤーを作成し、パラメーターを意図したとおりにマッピングします。この場合：

Layer1 –geom_errorbarとstat_boxplot– を使用してエラーバーを取得します
Layer2 –geom_boxplotおよびstat_boxplot- を使用して箱ひげ図を作成します
Layer3 - usersgeom_labelおよびstat_summary - ボックスの中央に平均値を持つテキストラベルを作成します。

もちろん、これらすべてを一度に実行する新しいstat-ggprotoと新しいgeom-ggprotoを作成することもできます。または、堆肥化stat_summaryして 1 つにしstat_boxplot、3 つのgeom-protosも同様に 1 つのレイヤーでこれを行います。しかし、効率の問題がない限り、ほとんど意味がありません。

とにかく、ここにコードがあります：

geom_myboxplot <- function(formula = NULL, data = NULL,
                           stat = "boxplot", position = "dodge",coef=1.5,
                           font = "sans", fsize = 18, width=0.6,
                           fun.data = NULL, fun.y = NULL, fun.ymax = NULL,
                           fun.ymin = NULL, fun.args = list(),
                           outlier.colour = NULL, outlier.color = NULL,
                           outlier.shape = 19, outlier.size = 1.5,outlier.stroke = 0.5,
                           notch = FALSE,  notchwidth = 0.5,varwidth = FALSE,
                           na.rm = FALSE, show.legend = NA,
                           inherit.aes = TRUE,...) {
    vars <- all.vars(formula)
    response <- vars[1]
    factor <- vars[2]
    mymap <- aes_string(x=factor,y=response)
    fun_med <- function(x) {
        return(data.frame(y = median(x), label = round(median(x), 3)))
    }
    position <- position_dodge(width)
    l1 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = StatBoxplot,
            geom = "errorbar", position = position, show.legend = show.legend,
            inherit.aes = inherit.aes, params = list(na.rm = na.rm,
                coef = coef, width = width, ...))
    l2 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = stat, geom = GeomBoxplot,
            position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
            params = list(outlier.colour = outlier.colour, outlier.shape = outlier.shape,
                outlier.size = outlier.size, outlier.stroke = outlier.stroke,
                notch = notch, notchwidth = notchwidth, varwidth = varwidth,
                na.rm = na.rm, ...))
    l3 <- layer(data = data, mapping = mymap, stat = StatSummary,
            geom = "label", position = position, show.legend = show.legend,
            inherit.aes = inherit.aes, params = list(fun.data = fun_med,
                fun.y = fun.y, fun.ymax = fun.ymax, fun.ymin = fun.ymin,
                fun.args = fun.args, na.rm=na.rm,family=font,size=fsize/3,vjust=-0.1,...))
    return(list(l1,l2,l3))
}

これにより、カスタマイズした箱ひげ図を次のように作成できます。

ggplot(mpg) +
  geom_myboxplot( hwy ~ class, font = "sans",fsize = 18)+
  theme_grey(base_family = "sans",base_size = 18 )

そして、それらは次のようになります。

注: 実際にはこのlayer関数を使用する必要はありませんでした。代わりに元のstat_boxplot、geom_boxplot、およびstat_summary呼び出しを使用することもできました。しかし、カスタムボックスプロットからそれらを制御できるようにしたい場合は、すべてのパラメーターを入力する必要があったため、少なくとも機能ではなく構造の観点からは、この方法の方が明確だったと思います. そうではないかもしれませんが、それは好みの問題です...

また、私は見栄えの良いフォントを持っていません。しかし、それを追跡してインストールする気がしませんでした。

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