ggplot2：geom_boxplot 表示两个数值变量的问题

如何解决ggplot2：geom_boxplot 表示两个数值变量的问题

我想在箱线图中进行 error 表示（上下四分位数、须线）但没有成功。我有两个探索性变量（distance 和 radius），如果我制作带有误差线的均值图是可以的，但是如果我尝试在箱线图中制作相同的图，我没有每个距离5个半径。在我的例子中：

# Open my ds
sim_F<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/trash/main/rad_dist_prob.csv")

# Aggregate mean
df_err<-sim_F%>%
  group_by(distance,radius) %>%
  summarize(error = mean(error,na.rm = TRUE)*100)
df_err

# Aggregate standart error
df_sd_err<-sim_F%>%
  group_by(distance,radius) %>%
  summarize(sd = sd(error,na.rm = TRUE)/sqrt(998)*100)
df_sd_err
#

# The errorbars overlapped,so use position_dodge to move them horizontally
pd <- position_dodge(0.1)

# First create a mean +-SD error bar
ggplot(data=df_err,aes(x=distance,y=error,color=as.factor(radius))) + 
    geom_errorbar(data=df_err,mapping=aes(ymin=error-df_sd_err$sd,ymax=error+df_sd_err$sd),position=pd,width=10) +
    scale_x_continuous(breaks=seq(20,100,by = 5)) +
      xlab ("distance (m)") +
      ylab ("Error (%)")

# Create same pattern but in a Boxplot
ggplot(data=df_err,color=as.factor(radius))) + 
    geom_Boxplot() +
      xlab ("distance (m)") +
      ylab ("Error (%)")

#

   # I don't have de 5 radius in each distance

# I try to:
ggplot(data=df_err,aes(x=as.factor(distance),color=as.factor(radius))) + 
    geom_Boxplot() +
      xlab ("distance (m)") +
      ylab ("Error (%)")

# Doesn't work too!!

请问，对于每个 radius 的 5 distance 的箱线图表示有什么想法，就像我的第一个带有误差条的图一样？我不喜欢使用 facet_wrap 对情节进行细分。

解决方法

问题似乎是在使用 summarise 聚合数据后，距离/半径的每个组/子组只有一个数据，盒须图不再有意义。
下面的代码不聚合数据，它只是将分组变量转换为因子并将它们绘制在 x 轴上。 y 轴百分比刻度标签使用包 scales，函数 label_percent。

library(dplyr)
library(ggplot2)

sim_F %>%
  mutate(distance = factor(distance),radius = factor(radius)) %>%
  ggplot(aes(x = distance,y = error,color = radius)) +
  geom_boxplot() +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_percent()) +
  xlab ("Distance (m)") +
  ylab ("Error (%)")

数据

URL <- "https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/trash/main/rad_dist_prob.csv"
download.file(url = URL,destfile = "rad_dist_prob.csv")
sim_F <- read.csv("rad_dist_prob.csv")