箱线图是一种直观的数据可视化工具。它由一个箱体和两条须组成，箱体上下边界分别对应数据的上四分位数和下四分位数，中间线为中位数。上下须一般延伸至不超过特定范围的数据点，超出范围的点被视为异常值。箱线图能清晰展示数据的分布特征，如集中趋势、离散程度和对称性。通过箱体长度可判断数据集中程度，短则集中，长则分散。须的长度反映数据范围。还可比较不同组数据，多组箱线图放在一起能直观看出差异。同时，它能快速识别异常值，帮助分析数据中特殊情况的原因，以便决定是否处理。总之，箱线图在数据分析中作用显著。
0x01 使用boxplot()函数
一、函数用法及参数说明
boxplot(x,...)
1.
x：必选参数，要绘制箱线图的数据。
2.names：一个字符向量，用于指定每个箱线图的名称。
3.main：设置图形的标题。
4.xlab：设置 x 轴的标签。
5.ylab：设置 y 轴的标签。
6.col：设置箱线图的颜色。
7.horizontal：逻辑值，设置箱线图是否为水平方向。默认值为FALSE（垂直方向），设置为TRUE则为水平方向。
8.outline：逻辑值，设置是否绘制离群点。默认值为TRUE，如果设置为FALSE，则不绘制离群点。
9.notch：逻辑值，设置是否绘制带缺口的箱线图。如果设置为TRUE，则绘制带缺口的箱线图，缺口表示中位数的置信区间。默认值为FALSE。
10.varwidth：逻辑值，用于控制箱线图的箱子宽度是否与样本大小成比例。默认FLASE所有箱体宽度相同，TRUE表示样本量大小作为其相对宽度。
二、数据准备
这里作为演示，我们使用R语言中的内置数据mtcars作为演示，该数据集来自 1974 年的《Motor Trend》美国杂志，包含了 32 辆汽车（1973 - 1974 年车型）的燃油消耗以及汽车设计和性能的 10 个方面的数据。
三、绘制基本的箱线图
#以 cyl（气缸数量）作为分组变量，对 mpg（每加仑英里数）进行分组绘制箱线图。
boxplot(mpg~cyl,data = mtcars)
四、美化和调整
boxplot(mpg~cyl,data = mtcars,varwidth = TRUE,xlab = "Cylinders",ylab = "Miles PEr Gallon",main = "Boxplot",col = c("red","yellow","blue"),names = c("Low","Medium","High"))
0x02 使用ggplot2包
一、准备工作
# 加载 ggplot2 库，用于数据可视化
library(ggplot2)# 查看 diamonds 数据集的摘要信息
summary(diamonds)# 从 diamonds 数据集中随机抽取 1000 个样本，并将结果重新赋值给 diamonds
# sample(1:nrow(diamonds), 1000)：生成一个包含从 1 到 diamonds 数据集中行数的随机序列，然后取其中的 1000 个值
# diamonds[sample(1:nrow(diamonds),1000),]：根据随机生成的行索引，从 diamonds 数据集中选取对应的行，创建一个新的数据集
diamonds <- diamonds[sample(1:nrow(diamonds),1000),]
二、绘制基本的箱线图
使用geom_boxplot()函数绘制箱线图。
ggplot(diamonds,aes(x = cut,y = price)) +geom_boxplot()
三、绘制分组箱线图
# 使用 ggplot2 绘制图形，以 diamonds 数据集为基础
ggplot(diamonds,aes(x = cut,y = price,fill = color)) +# 绘制箱线图geom_boxplot()
四、绘制分面网格图
# 使用 ggplot2 绘制图形，以 diamonds 数据集为基础
ggplot(diamonds,aes(x = cut,y = price,fill = color)) +# 绘制箱线图geom_boxplot() +# 按颜色进行分面，生成一个网格图，每行对应一个颜色类别facet_grid(.~color) +# 设置主题，将 x 轴的文本元素（即切割质量的标签）旋转 90 度，以便更好地显示theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
五、美化和调整
# 使用 ggplot2 绘制图形，以 diamonds 数据集为基础
ggplot(diamonds,aes(x = cut,y = price,fill = color)) +# 绘制箱线图geom_boxplot() +# 手动设置填充颜色，使用 rainbow(7) 生成的七种颜色scale_fill_manual(values = rainbow(7)) +# 设置图形标题、x 轴标签和 y 轴标签labs(title = "boxplot of diamond", x = "cut of diamond", y = "price of diamond") +# 设置主题，将图形标题居中theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
