如何用R语言设置同尺度双箱线图（含同图实现方法）

我懂你的需求啦——现在你用par(mfrow=c(1,2))把两个箱线图并排，但想要它们Y轴（IQ）用完全一致的尺度，甚至能把两个分组的箱线图放在同一个坐标轴里更方便对比对吧？下面给你两种适配的解决方案：

方案一：基于你正在用的基础R绘图 #

1. 让并排的两个图统一Y轴尺度 #

首先先计算所有IQ数据的全局范围，这样两个图的Y轴就用这个固定范围，保证尺度完全一致：

# 先算出所有IQ值的最小和最大值，确定统一Y轴范围
y_global_range <- range(IQ)
myCols <- c("#E63946", "#457B9D") # 替换成你实际用的颜色向量

# 设置并排画布
par(mfrow=c(1,2))
# 绘制宫内感染的箱线图，指定ylim用全局范围
plot(age.group[in.utero=="yes"], IQ[in.utero=="yes"], 
     xlab="Age group tested", ylab="IQ", 
     main = "Infected in Utero", col=myCols,
     ylim = y_global_range)
# 绘制感染>5年的箱线图，同样用全局Y轴范围
plot(age.group[in.utero=="no"], IQ[in.utero=="no"], 
     xlab="Age group tested", ylab="IQ", 
     main = "Infected >5 Years", col=myCols,
     ylim = y_global_range)

2. 把两个分组的箱线图放到同一个坐标轴里 #

如果想直接在同一图里对比不同感染状态的IQ，基础R可以用boxplot的公式语法，自动统一尺度：

# 先创建一个合并的感染分组变量
data$infection_status <- ifelse(data$in.utero == "yes", "In Utero", "Infected >5 Years")

# 绘制同一图中的分组箱线图
boxplot(IQ ~ age.group + infection_status, data = data,
        xlab="Age Group & Infection Status", ylab="IQ",
        col=rep(myCols, each=length(unique(data$age.group))), # 给同年龄组的不同感染状态分配颜色
        main="IQ Distribution by Age and Infection Status")

方案二：用ggplot2实现（更简洁直观） #

ggplot2天生擅长这种分组可视化，代码更清晰，而且自动帮你统一所有图形的尺度：

library(ggplot2)

ggplot(data, aes(x=age.group, y=IQ, fill=infection_status)) +
  geom_boxplot(position=position_dodge(width=0.8)) + # 让同一年龄组的两个箱线并排
  labs(x="Age group tested", y="IQ", title="IQ by Age Group and Infection Status") +
  scale_fill_manual(values=myCols) + # 自定义颜色
  theme_bw() # 用简洁的主题

这样的图里，所有箱线都在同一坐标轴下，Y轴尺度完全统一，还能直接对比同一年龄组内不同感染状态的IQ差异，对比起来更直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shany