ggplot2优雅的绘制多组配对箱线图

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有个VIP群里的朋友今天问有没有绘制三组之间配对箱线图的代码，记得小编之前绘制过相关类型的图表，不过既然观众老爷有需求那就废话不多说直接开画；依然是以前的经典风格只不过此次在图上加上了统计分析，下面来看具体案例；有需要的观众老爷欢迎加入小编的VIP群，目前已经上传「公众号文档数据+代码约170余篇」，扫描文末尾二维码加小编微信「付费99元」后邀请进群，「由于群名额有限人满之后将不在添加新成员」，有需要的请尽早加入，早进早享受；「一定让你感受到物超所值」，本文使用R内置数据加载即可

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加载R包

library(tidyverse)
library(gapminder)
library(ggsci)
library(ggprism)
library(rstatix)
library(ggpubr)

数据清洗

df <- gapminder %>%
  filter(year %in% c(1957,2002,2007),continent !="Oceania") %>%
  select(country,year,lifeExp,continent)%>%
  mutate(paired = rep(1:(n()/3),each=3),year=factor(year))

统计分析

df_p_val1 <- df %>% group_by(continent) %>%
  wilcox_test(lifeExp  ~ year) %>%
  adjust_pvalue(p.col = "p", method = "bonferroni") %>%
  add_significance(p.col = "p.adj") %>% 
  add_xy_position(x = "year", dodge = 0.8) 

数据可视化

df %>%
  ggplot(aes(year,lifeExp)) +
  stat_boxplot(geom="errorbar",position=position_dodge(width=0.2),width=0.1)+
  geom_boxplot(position=position_dodge(width =0.2),width=0.4)+
  geom_line(aes(group=paired),position = position_dodge(0.2),color="grey80") +
  geom_point(aes(fill=year,group=paired,size=lifeExp,alpha=lifeExp),pch=21,
             position = position_dodge(0.2))+
  stat_pvalue_manual(df_p_val1,label = "p.adj.signif",label.size=6,hide.ns = T)+
  scale_size_continuous(range=c(1,3))+
  facet_wrap(.~continent,nrow=1)+
  scale_fill_npg()+
  scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")+
  scale_y_continuous(limits = c(0,90),minor_breaks = seq(0,90,5),guide = "prism_offset_minor")+
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  theme_prism(base_line_size =0.5)+
  theme(plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units=,"cm"),
        axis.line = element_line(color = "black",size = 0.4),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.grid.major = element_line(size = 0.2,color = "#e5e5e5"),
        axis.text.y = element_text(color="black",size=10),
        axis.text.x = element_text(margin = margin(t = -5),color="black",size=10),
        legend.position = "none",
        panel.spacing = unit(0,"lines"))+
  coord_cartesian()

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绘图过程非常的清晰，依然是老三部曲；重点应该是数据清洗及统计分析；那么本节介绍到此结束；喜欢的观众老爷欢迎分享转发；「有需要加群的欢迎加入我的VIP交流群，99元也许能解决你的很多问题」，「加小编微信请备注来意，其它请勿扰」

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