在 R 中重新排序箱线图

箱线图是一种可视化方法，用于展示数据的分布情况。在 R 中，我们可以使用 boxplot() 函数来创建箱线图。但是，有时候我们需要根据特定的条件重新排序数据，以便更好地了解其分布情况。本文将介绍如何在 R 中重新排序箱线图。

创建示例数据集

我们使用 mtcars 数据集作为示例数据，该数据集包含了汽车的各种性能指标数据。首先，我们将导入 mtcars 数据集。

data(mtcars)

接下来，我们可以使用以下命令创建一个简单的箱线图：

boxplot(mtcars$mpg)

这个图中的箱子包含了 mpg（每加仑英里数）的上下四分位数，而腰带表示了中位数。须子延伸到最接近并未超过1.5倍IQR（四分位距离）的观察值。所有在须子之外的观察值都用点标记。

按特定条件重新排序

现在，假设我们想要根据汽车品牌重新排序箱线图。为此，我们需要使用 order() 函数根据汽车品牌对数据进行排序，并将结果传递给 boxplot() 函数。

boxplot(mtcars$mpg[order(mtcars$cyl)])

这个图在 x 轴上按照汽车的气缸数进行了排序。可以看到，三个气缸的汽车（位于左侧）具有更高的 mpg 值，而八个气缸的汽车（位于右侧）则具有较低的 mpg 值。

按多个条件排序

我们还可以按多个条件来排序箱线图。为此，我们将使用 interaction() 函数将两个变量合并为一个因子变量，然后将其传递给 order() 函数。

比如，我们想要按照汽车品牌和气缸数来排序箱线图，我们可以执行以下命令：

boxplot(mtcars$mpg[order(interaction(mtcars$cyl, mtcars$am))])

这个图在 x 轴上按照气缸数和传动类型进行了排序。可以看到，气缸数相同但传动类型不同的汽车被放在相邻的箱子中。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 order() 和 interaction() 函数在 R 中重新排序箱线图。这对于了解数据的分布模式非常有用，因为可以根据特定的条件对数据进行排序。