如何从 R 中的箱线图中提取统计摘要？

要从箱线图中提取统计摘要，我们可以使用 stats 函数和 delta 运算符。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含 5 列，则可以使用命令创建每列的箱线图，boxplot(df)如果我们想从此箱线图中提取统计摘要，则boxplot(df)可以使用 $stats。

考虑以下数据框 -

示例

df<-data.frame(x=rnorm(20),y=rnorm(20,2,0.35),z=rnorm(20,5,0.87))
df

输出结果

       x            y         z
1   0.42464003   2.174201   5.867968
2  -2.26742343   2.015934   5.016444
3   0.53905022   2.030312   5.317082
4   0.45316334   2.544108   6.561526
5  -0.20622226   2.523544   5.800500
6  -1.04035346   2.159960   4.796673
7  -1.55531189   2.079003   3.412160
8  -1.49530817   2.009581   4.052736
9   0.39796949   1.575125   5.328166
10 -0.33719074   1.667450   4.302307
11 -0.02416107   2.100736   2.979569
12 -0.19110426   2.148660   4.439635
13  0.12629817   1.593884   5.854684
14 -0.89502785   1.564742   3.298984
15  0.03870768   1.791996   4.968653
16 -0.24417567   1.315945   4.748624
17  0.44633643   2.128895   4.301884
18  2.01719942   2.139194   6.006298
19 -1.23681599   1.783813   6.557920
20 -0.10166870   1.502973   4.939246

为 df 中的列创建箱线图 -

示例

boxplot(df)

输出结果

从 df 的箱线图中提取统计摘要 -

示例

Summary<-boxplot(df)$stats
colnames(Summary)<-c("x","y","z")
rownames(Summary)<-c("Min","First Quartile","Median","Third Quartile","Maximum")
Summary

输出结果

                   x          y         z
Min            -2.2674234  1.315945  2.979569
First Quartile -0.9676907  1.630667  4.302095
Median         -0.1463865  2.023123  4.953950
Third Quartile  0.4113048  2.143927  5.827592
Maximum         2.0171994  2.544108  6.561526

示例

Gender_data<-data.frame(Male=rpois(20,50),Female=rpois(20,50))
Gender_data

输出结果

   Male Female
1  56   34
2  48   58
3  48   55
4  50   37
5  47   53
6  56   46
7  56   50
8  48   42
9  44   37
10 59   54
11 69   44
12 53   43
13 66   43
14 42   45
15 49   54
16 45   45
17 46   45
18 42   61
19 68   46
20 60   65

示例

Summary<-boxplot(Gender_data)

输出结果

从 df 的箱线图中提取统计摘要 -

示例

Summary<-boxplot(Gender_data)$stats
colnames(Summary)<-c("Male","Female")
rownames(Summary)<-c("Min","First Quartile","Median","Third Quartile","Maximum")
Summary

输出结果

               Male  Female
Min            42.0  34.0
First Quartile 46.5  43.0
Median         49.5  45.5
Third Quartile 57.5  54.0
Maximum        69.0  65.0
attr(,"class")
Male
"integer"