R语言指定分位数绘制箱线图时如何重新添加离群点

你通过stat_summary手动传入箱线图的五个边界值时，geom_boxplot不会自动计算离群点，需要额外手动添加，有两种常用实现方案：

方案一：直接使用geom_boxplot自带的分位数自定义参数（最简方案） #

直接在geom_boxplot中指定quantiles参数设置你需要的五个分位数，ggplot会自动按你设置的0.05分位（下须）和0.95分位（上须）判定离群点并自动绘制，代码如下：

ggplot(data, aes(Site, LOG10Val)) +
  geom_boxplot(
    quantiles = c(0.05, 0.2, 0.5, 0.8, 0.95)
  )

如果需要分组错位对齐，直接加position参数即可，示例（按Analyte分组填色）：

ggplot(data, aes(Site, LOG10Val, fill = Analyte)) +
  geom_boxplot(
    quantiles = c(0.05, 0.2, 0.5, 0.8, 0.95),
    position = position_dodge(width = 0.8)
  )

方案二：手动计算离群点后叠加（适合复杂自定义逻辑） #

如果你的离群点判定规则更特殊，或者需要单独控制离群点的样式，可以先给每个分组计算分位数阈值，过滤出离群点后再叠加到图上：

第一步：数据预处理 #

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 按分组计算5%、95%分位数，标记离群点
data_processed <- data %>%
  # 如果有多个分组维度（比如同时按Site和Analyte分组），这里可以加多个列：group_by(Site, Analyte)
  group_by(Site) %>% 
  mutate(
    # na.rm = TRUE 避免数据有缺失值时计算报错
    q05 = quantile(LOG10Val, 0.05, na.rm = TRUE),
    q95 = quantile(LOG10Val, 0.95, na.rm = TRUE),
    is_outlier = LOG10Val < q05 | LOG10Val > q95
  ) %>%
  ungroup()

第二步：绘图 #

ggplot(data_processed, aes(Site, LOG10Val)) + 
  # 自定义分位数箱线图
  stat_summary(
    geom = "boxplot", 
    fun.data = function(x) setNames(
      quantile(x, c(0.05, 0.2, 0.5, 0.8, 0.95), na.rm = TRUE), 
      c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
    ), 
    position = "dodge"
  ) +
  # 叠加离群点，可自定义大小、颜色等样式
  geom_point(
    data = ~ filter(.x, is_outlier),
    size = 1.5,
    color = "darkred",
    # 有分组时调整宽度和箱线图对齐
    position = position_dodge(width = 0.75) 
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tm95