R 伪日志转换仍然会从绘图中删除0，如何避免？

我有一个数据集，其中包含0，范围最大为1

set.seed(190)

b<-runif(10000,min=1e-15,1)

#Create 0s
b[sample(NROW(b),200)]<-0

但这将生成以下方框图，并警告删除的非有限行。如何避免删除日志10（0）

NB： 我把下面的堆栈问题作为灵感

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由于箱线图是基于百分位数的，因此可以将等于0的值设置为接近零值，这样百分位数就可以很好地计算出来。另一件事是，你使用一个“缩放y”函数，R中的这个函数不是“放大”，而是将数据放大，所以你应该使用一个“坐标”函数来“放大”。应在绘图外计算平均值，然后将其相加。这将实现以下目的：

set.seed(190)

b<-runif(10000,min=1e-15,1)

#Create 0s
b[sample(NROW(b),200)]<-0

val <- min(b[b != 0])

mn_val <- mean(b)

b_aux <- b
b_aux[b_aux == 0] <- val / 10

tibble(value=b_aux, name=rep(1,1e4)) %>%
  ggplot(aes(x=name,y=value))+
  coord_trans(y = 'log10', ylim = c(10^-12, 10^0)) +
  scale_y_continuous(breaks=10^seq(-12,0,2)) +
  geom_boxplot() +
  geom_point(y = mn_val,x = 1, shape=4, size=3, color="black")

set.seed（190）
b您可以设置要显示的中断，并将
pseudo\u log\u trans
的
sigma
参数调整为中断数

您需要手动执行此操作，因为似乎有on
pseudo\u log\u trans
中断

nbreaks <- 7
breaks <- 10^-(nbreaks:1)
breaks <- c(0,breaks)

tibble(name=rep(1,1e4),value=b) %>%
  ggplot(aes(x=name,y=b))+
  geom_boxplot()+
  scale_y_continuous(trans = pseudo_log_trans(sigma = 10^(-nbreaks), base = 10), breaks=breaks)+ 
  geom_point(aes(x=name,y=mean(b)), color = 'black', shape = 4, size=3)

您的y轴限制不包括零：
c（10^-12，10^0）
不包含0。由于超出边界，ggplot2默认情况下会删除它，因为position scales中的
oob
参数默认为
scales:：oob\u censor
/
scales:：censor
。确实，更改限制后，我仍然会得到一个奇怪的y轴标签。我怎样才能使断点的宽度与粉红色图表中的宽度相同？非常感谢圣地亚哥，这确实非常有用！感谢您的输入，这对于伪日志传输问题是有意义的。我发现我的数据中的胡须不正确，但IQR是正确的。统计摘要找不到正确的平均值。嗯。你发现你的平均值正确吗？抱歉，我已从箱线图管道断开了
stats\u summary
。请参阅我的编辑<代码>平均值

看起来没问题。我不能完全弄清楚我的数据和示例之间有什么不同，但平均值计算不正确。它太低了…你是对的，平均值应该更接近中间值。。。一种选择是用

geom_点（aes（x=1，y=mean（b）））替换统计汇总。

解释了错误统计汇总的原因。上面我的评论中的

geom_点

建议很有意义，请参见我的编辑

nbreaks <- 7
breaks <- 10^-(nbreaks:1)
breaks <- c(0,breaks)

tibble(name=rep(1,1e4),value=b) %>%
  ggplot(aes(x=name,y=b))+
  geom_boxplot()+
  scale_y_continuous(trans = pseudo_log_trans(sigma = 10^(-nbreaks), base = 10), breaks=breaks)+ 
  geom_point(aes(x=name,y=mean(b)), color = 'black', shape = 4, size=3)

# Function to use boxplot.stats to set the box-and-whisker locations
# see https://stackoverflow.com/a/38757310/13513328   
mybxp = function(x) {
  bxp = log10(boxplot.stats(10^x)[["stats"]])
  names(bxp) = c("ymin","lower", "middle","upper","ymax")
  return(bxp)
}  

tibble(name=rep(1,1e4),value=b) %>%
  ggplot(aes(x=name,y=b))+
  stat_summary(fun.data=mybxp, geom="boxplot") +
  scale_y_continuous(trans = pseudo_log_trans(sigma = 10^(-nbreaks), base = 10), breaks=breaks)+ 
  geom_point(aes(x=name,y=mean(b)), color = 'black', shape = 4, size=3)