R 将箱线图与ggplot2中的直方图叠加

嗨，我想用R脚本创建一个类似的图表，如下所示：

摘自：

这是我在R中的代码：

library(ggplot2)

ifile <- read.table("C:/ifiles/test.txt", skip = 2, header = TRUE, sep="\t")
ifileVI <- data.frame(ifile["VI"], ifile["Site"])
x<-quantile(ifileVI$VI,c(0.01,0.99))
data_clean <- ifileVI[bfileVI$VI >=x[1] & ifileVI$VI <=x[2],]

p <- ggplot(data_clean, aes(x = Site, y = VI, group=Site)) + geom_boxplot() + geom_histogram(binwidth = 0.05)

p

bfileVI：

Id VI站点
WFR1 2.91 1
WFR1 2.89 2
WFR1 2.86 3
WFR1 2.91 4
WFR1 2.87 1
WFR1 2.67 2
WFR1 2.76 3
WFR1 2.74 4
WFR1 2.98 4
WFR1 2.89 3
WFR1 2.55 4
WFR1 2.96 3
WFR1 2.71 1
WFR1 2.98 2
WFR1 2.89 3
WFR2 2.55 2
WFR2 2.86 4
WFR2 2.91 3
WFR2 287 1
WFR2 2.74 2
WFR2 2.98 1
WFR2 2.89 2
WFR2 2.55 3
WFR2 2.96 4
WFR2 2.71 1
WFR2 2.86 2
WFR2 2.91 3
WFR2 287 4
WFR2 2.67 1
WFR2 2.76 2
WFR2 2.74 3
WFR2 2.98 4
WFR2 2.89 1
WFR2 2.55 2
WFR2 2.96 3
WFR2 2.71 4
WFR2 2.98 1
WFR2 2.89 2
WFR2 2.55 3
WFR2 2.86 4

您得到了

错误：stat_bin（）不能与y美学一起使用。

因为您不能在直方图的美学中指定

y

。如果要混合具有不同参数的绘图，则需要提供不同的美学效果。我将用

iris

这样演示：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.05) +
  geom_boxplot(aes(x = 3, y = Sepal.Width))

不幸的是，箱线图的默认值是垂直的，直方图是水平的，

coord\u flip（）

是全有或全无，所以你只剩下这个可怕的东西：

我能想到的最好办法是，不要让它们重叠，而是用

gridExtra

包将一个放在另一个上面：

a <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.05) 

b <- ggplot(iris, aes(x = "", y = Sepal.Width)) + 
  geom_boxplot() + 
  coord_flip()

grid.arrange(a,b,nrow=2)

---

a您可以尝试用矩形替换直方图，以生成如下图：



如何做到这一点：
生成随机数据
添加箱线图
要添加箱线图，我们需要：

翻转坐标（函数
coord\u Flip
）
在
geom\u rect
代码：

结果:


具有更好视觉效果的最终绘图代码
一个很好的例子是，
ggstance
包很方便

库（ggplot2）
图书馆（GGSTANTE）
ggplot（鸢尾，aes（x=萼片长度））+
geom_直方图（）+
几何图形（aes（y=3），宽度=2，颜色=“蓝色”，lwd=2，α=0.5）+
主题_极小值（）+
镶嵌面（物种，ncol=1）

请使用
dput（）
共享您的数据这可能是的重复--不会将图表放在彼此的顶部，但我认为像示例中那样重叠它们不是一个好主意。。。淹没了大脑。上面的链接@神秘提供了更多细节，例如如何匹配当前在绘图中未对齐的轴范围（例如顶部绘图中的
2.0
与底部绘图中的
2.0
不对齐）。您好，我已经在blufileVf2中显示了我的样本数据（在我的回答中）如何调整脚本以处理该文件？你的Y是我的Vf2箱，X是频率？有4个独立的“站点”1、2、3，4@Adhil添加更多数据并使用dput功能（不是图片）抱歉，我不懂，我是新来的r:）@Adhil将数据粘贴到问题（不是图片，没有任何用处）我已粘贴了数据
a <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.05) 

b <- ggplot(iris, aes(x = "", y = Sepal.Width)) + 
  geom_boxplot() + 
  coord_flip()

grid.arrange(a,b,nrow=2)

df <- data.frame(State = LETTERS[1:3],
                 Y = sample(1:10, 30, replace = TRUE),
                 X = rep(1:10, 3))

library(ggplot2)

# You can plot geom_histogram or bar (pre-counted stats)
ggplot(df, aes(X, Y)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    facet_grid(State ~ .)
# Or you can plot similar figure with geom_rect
ggplot(df)  +
    geom_rect(aes(xmin = X - 0.4, xmax = X + 0.4, ymin = 0, ymax = Y)) +
    facet_grid(State ~ .)

ggplot(df)  +
    geom_rect(aes(xmin = 0, xmax = Y, ymin = X - 0.4, ymax = X + 0.4)) +
    geom_boxplot(aes(X, Y)) +
    coord_flip() +
    facet_grid(State ~ .)

ggplot(df)  +
    geom_rect(aes(xmin = 0, xmax = Y, ymin = X - 0.4, ymax = X + 0.4),
              fill = "blue", color = "black") +
    geom_boxplot(aes(X, Y), alpha = 0.7, fill = "salmon2") +
    coord_flip() +
    facet_grid(State ~ .) +
    theme_classic() +
    scale_y_continuous(breaks = 1:max(df$X))