在R的ggplot2中为箱线图散点按未纳入变量上色

方法1：直接用连续变量disp上色 #

只需在geom_dotplot的单独aes映射里添加颜色参数，就能让散点按连续型的disp值生成渐变配色，且不会影响箱线图的样式：

library(ggplot2); library(dplyr)
mtcarscol <- mutate(mtcars, gear.factor = as.factor(gear))
ggplot(mtcarscol, aes(x = gear.factor, y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  # 仅给散点添加颜色映射
  geom_dotplot(aes(color = disp), binaxis = 'y', stackdir = 'center', dotsize=.75) +
  # 可选：替换为色盲友好的渐变配色
  scale_color_viridis_c(option = "plasma")

如果需要填充点的内部颜色而非边框，把color换成fill，并补充填充色的刻度设置：

ggplot(mtcarscol, aes(x = gear.factor, y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  geom_dotplot(aes(fill = disp), binaxis = 'y', stackdir = 'center', dotsize=.75, color = "black") +
  scale_fill_viridis_c(option = "plasma")

方法2：将连续变量转为因子后上色 #

如果需要把disp分成离散组别，用cut()函数将其转为因子型变量，再按组别上色：

mtcarscol <- mtcars %>%
  mutate(gear.factor = as.factor(gear),
         # 自定义划分3个排量区间并命名
         disp_group = cut(disp, breaks = 3, labels = c("低排量", "中排量", "高排量")))

ggplot(mtcarscol, aes(x = gear.factor, y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  geom_dotplot(aes(fill = disp_group), binaxis = 'y', stackdir = 'center', dotsize=.75, color = "black") +
  # 为离散因子设置自定义配色
  scale_fill_brewer(palette = "Set2")

关键提示 #

• 不要在ggplot()的全局aes里加颜色映射，否则箱线图也会被按disp上色，不符合需求。
• 转因子时，可通过breaks参数手动指定区间分割点，比如breaks = c(0, 200, 400, 600)来精准划分排量范围。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ethan Glenn