如何确定stat_summary函数的fun、fun.data参数允许使用哪些函数

为什么第三方包的函数可以传入使用 #

stat_summary的汇总类参数底层调用了R的match.fun()函数做函数匹配，你传入函数名字符串时，R会在当前所有已加载的环境（包括已加载的第三方包的命名空间）中搜索对应函数，只要对应的包已经通过library()加载，或者你传入完整的函数命名空间调用（比如fun = psych::geometric.mean），不管是哪个包的函数都可以被正常识别调用，不需要是ggplot2内置的函数。你甚至可以传入自己写的自定义汇总函数。

fun、fun.data参数的合法取值规则 #

两类参数的要求各不相同，具体规则如下：

• fun参数要求：
  接受两类输入：直接传入函数对象（比如fun = mean），或者传入函数字符串名（比如fun = "mean"）。对应的函数需要满足：输入为单个数值向量，输出为单个数值，所有满足这个要求的函数都可以使用，比如均值、中位数、几何均值、分位数等。
• fun.data参数要求：
  同样支持函数对象和字符串名两种输入，对应的函数需要满足：输入为单个数值向量，输出为一行三列的数据框，列名固定为y、ymin、ymax，分别代表汇总值、下限、上限，这类函数一般用来绘制带误差线的图形，比如均值加标准误、均值加置信区间的场景。
• 额外补充：*stat*参数是用来指定统计变换的名称，合法取值都是ggplot2内置的统计变换名，比如stat = "summary"就等价于用stat_summary()函数，所有内置stat的完整列表可以在?ggplot2::stat官方文档中查询。

完整参考文档查询方式 #

所有参数的官方完整规则都可以通过R控制台直接查询：

• 运行?stat_summary即可调出该函数的完整官方文档，所有参数的取值要求、注意事项都写在Arguments部分，比网上零散的示例覆盖更全面
• 运行?mean_se可以查看ggplot2自带的所有汇总函数列表，包含常用的标准误、置信区间、分位数汇总函数，适合直接作为fun.data的参数取值

补充示例：自定义函数传入 #

你完全可以自己写汇总函数传入，比如要绘制90%分位数的柱状图，写法如下：

library(ggplot2)
df <- mtcars
df$carb <- as.factor(df$carb)
# 自定义90%分位数函数
quantile_90 <- function(x) {
  quantile(x, probs = 0.9, na.rm = TRUE)
}
ggplot(df, aes(carb, hp)) +
  stat_summary(fun = quantile_90, geom = "bar")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rafa2093