R GGPLOT盒形图按颜色细分，平均值在盒形图中间

我有两个分类变量的数据。我可以用方框图来表示这些，但我无法得到在正确位置显示的方法。 我已经在iris数据集中创建了效果（红色矩形是手工添加的，而不是在ggplot中）

如何在每个方块图中间显示方法？ 我很感激我可以重新安排数据，使每一组数据点都在它自己的列中，但由于它们的长度不同，这需要它自己的解决方法

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当我使用fun=“mean”时，我收到一条警告消息“删除了包含缺失值的5行（geom_段）。”为什么？“平均值”行没有这个问题，但我不想自己计算平均值。

您可以像下面的代码一样使用

position=position\u dodge（0.9）

library(tidyverse)

Iris <- iris %>%
  mutate(SepalLengthType = ifelse(Sepal.Length > 5.8, "high", "low"))

means <- Iris %>% 
  group_by(Species, SepalLengthType) %>% 
  summarise(Sepal.Width = mean(Sepal.Width), .groups = "keep")

plot <- ggplot(data = Iris, aes(y=Sepal.Width, x = SepalLengthType, colour = Species))+
  geom_boxplot(position=position_dodge(0.9))

plot + geom_point(data = means, aes(color = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))

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您可以像下面的代码一样使用

position=position\u dodge（0.9）

library(tidyverse)

Iris <- iris %>%
  mutate(SepalLengthType = ifelse(Sepal.Length > 5.8, "high", "low"))

means <- Iris %>% 
  group_by(Species, SepalLengthType) %>% 
  summarise(Sepal.Width = mean(Sepal.Width), .groups = "keep")

plot <- ggplot(data = Iris, aes(y=Sepal.Width, x = SepalLengthType, colour = Species))+
  geom_boxplot(position=position_dodge(0.9))

plot + geom_point(data = means, aes(color = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))

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非常感谢，道奇位置成功了。你知道为什么我会收到警告吗？“删除了包含缺失值的4行（geom_段）。”我认为这是因为setosa在高类别下没有任何值。不，我用自己的数据得到了相同的警告。我的数据删除了4行，这里删除了5行。它与方框图的数量有关。如果我删除color=Species并且只有两个箱线图，那么警告信息会说：“删除了两行包含缺失值的行（geom_段）。”非常感谢，position dodge成功了。你知道为什么我会收到警告吗？“删除了包含缺失值的4行（geom_段）。”我认为这是因为setosa在高类别下没有任何值。不，我用自己的数据得到了相同的警告。我的数据删除了4行，这里删除了5行。它与方框图的数量有关。如果我删除color=Species，并且只有两个箱线图，则警告消息会显示：“删除了包含缺失值的2行（geom_段）。”

library(tidyverse)

Iris <- iris %>%
  mutate(SepalLengthType = ifelse(Sepal.Length > 5.8, "high", "low"))

means <- Iris %>% 
  group_by(Species, SepalLengthType) %>% 
  summarise(Sepal.Width = mean(Sepal.Width), .groups = "keep")

plot <- ggplot(data = Iris, aes(y=Sepal.Width, x = SepalLengthType, colour = Species))+
  geom_boxplot(position=position_dodge(0.9))

plot + geom_point(data = means, aes(color = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))

plot + stat_summary(fun = "mean", aes(group = Species), shape = 15, 
                  position = position_dodge2(width = 0.9))