R 从具有统计信息的列表生成GGPLOT

这可能对一段代码要求太高了，但下面是：

我可以：

在一个大的数据帧列表上绘制多个单独的GGPLOT

在dataframe列表中的每个dataframe内的一小组数据上以编程方式进行方差分析

我有一个很长的数据集，类似于存储在对象“a”中的数据集：

这在志愿者（V1、V2、V3…）、条件（Cond1、Cond2、Cond3…）、时间（0,4,8）和化合物（HBA、BPA、HPP、BPV…）上重复，共观察了约939次，一式三份

这已被拆分为：

b<-split(a, f=a$Compounds)

效果很好

但对于ggplot中的

b[[i]]

或类似的内容，则不适用。也可以自动生成ggplot并将其保存为循环名称，如plot_HBA.jpg，然后使用plot_BPA.jpg保存下一个（列表中下一个化合物的名称）

我还想对化合物内、志愿者内、条件内的时间点（0,4,8）的重复观察进行方差分析

我试过：

library(rstatix)
library(tidyverse)

a%>%group_by(Compounds,Condition,Volunteer)%>%anova_test(Conc~Time)

但它只是说平方和的残差是0

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我希望在每个方面的方框图上都有p值的括号，以便在整个时间序列中进行统计上的显著变化。

您可以在for循环中执行此操作，但我认为定义一个创建图的函数（按化合物名称过滤数据集）更简洁一些然后使用purrr:：map对每个复合名称运行函数。例如，您可以向函数添加参数，以使保存打印成为一个选项，以防您不总是希望它保存文件

库（dplyr）
图书馆（purrr）
图书馆（GG2）
#创建与示例类似的示例数据集
种子（1）
志愿者
ggplot(data = b$HBA, 
       aes(x=as.factor(Time), y=(Conc)))+
  geom_boxplot(width=0.5)+
  facet_wrap(Volunteer~Conditions, ncol = 3)+
  theme_bw()

library(rstatix)
library(tidyverse)

a%>%group_by(Compounds,Condition,Volunteer)%>%anova_test(Conc~Time)