本篇内容介绍了“用R语言怎么画小提琴图”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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数据已经存储到了文件里 首先是读取数据library(readr)
df<-read_tsv("author_number.tsv")
head(df)
image.png 期刊分别是table(df$journal)
image.png 首先通过summary()函数看一些数据的基本情况summary(df)
image.png作者数量最多的竟然有446人，中位数是6个人，符合日常认知
我们看一下400多个作者的论文是什么？
library(dplyr)
df%>%
filter(auth_num == 446) -> df1
df1$id
image.png
image.png这个应该是采集了很多人的数据，可能是把参与实验的所有人全都列成作者了
接下来就是小提琴图展示每个期刊作者数量的分布了用原始数据作图代码和结果如下
ggplot(df, aes(x=journal, y=auth_num, fill=journal)) +
geom_violin(scale="width") +
geom_boxplot(width=.12,
fill=I("black"),
notch=T,
outlier.size=NA,
col="grey40") +
stat_summary(fun="median",
geom="point", shape=20, col="white") +
#scale_y_log10(breaks=c(1:5, seq(10, 50, by=10), 100, 200, 300)) +
coord_flip() + labs(x="", y="Number of authors per paper") +
theme_classic() + theme(legend.position="none") +
scale_fill_brewer()
image.png这个结果不太好看，所有作者对原始数据做了log10转化
ggplot(df, aes(x=journal, y=auth_num, fill=journal)) +
geom_violin(scale="width") +
geom_boxplot(width=.12,
fill=I("black"),
notch=T,
outlier.size=NA,
col="grey40") +
stat_summary(fun="median",
geom="point", shape=20, col="white") +
scale_y_log10(breaks=c(1:5, seq(10, 50, by=10), 100, 200, 300)) +
coord_flip() + labs(x="", y="Number of authors per paper") +
theme_classic() + theme(legend.position="none") +
scale_fill_brewer()
image.pnglog10转换 是一种比较好的方案当数据有明显的离群值的时候
这次新学到的知识点包括
lappy()函数指定参数
lapply(files_all,
read_tsv,
col_type= list(
col_character(),
col_character(),
col_character(),
col_character())) %>%
bind_rows -> data_all
统计字符串中指定字符的数量
library(stringr)
str_count("A,B,C",pattern=",")
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