R中的图形数据概述（摘要）功能

我敢肯定我以前在R包中遇到过这样的函数，但是经过广泛的谷歌搜索之后，我似乎找不到任何地方。我正在考虑的功能为给它的变量生成了图形摘要，并生成了带有一些图形（直方图，也许还有盒子和晶须图）的输出，还有一些文本给出了平均值，SD等详细信息。

我很确定此函数未包含在基本R中，但是我似乎找不到我使用的软件包。

有谁知道这样的功能，如果知道，它在哪个包中？

弗兰克·哈雷尔（Frank Harrell）的Hmisc软件包具有一些基本的图形，带有注释选项：请查看summary.formula()和相关的plot包装函数。我也喜欢这个describe()功能。

有关更多信息，请参见Hmisc库或S-Plus简介以及Hmisc和设计库。

以下是在线帮助拍摄一些照片（bpplt，describe，和plot(summary(...))）：

可以在R Graphical Manual上在线浏览许多其他示例，请参见Hmisc（并且不要错过rms）。

我强烈推荐PerformancePerformance包中的功能图表。它在单个图表中包含了惊人的信息量：每个变量的内核密度图和直方图，以及每个变量对的散点图，最低平滑度和相关性。这是我最喜欢的图形数据摘要功能之一：

library(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(iris[,1:4],col=iris$Species)

我发现此功能很有帮助... 原始作者的手法是spiralclub。

f_summary <- function(data_to_plot)
{
## univariate data summary
require(nortest)
#data <- as.numeric(scan ("data.txt")) #commenting out by mike
data <- na.omit(as.numeric(as.character(data_to_plot))) #added by mike
dataFull <- as.numeric(as.character(data_to_plot))

# first job is to save the graphics parameters currently used
def.par <- par(no.readonly = TRUE)
par("plt" = c(.2,.95,.2,.8))
layout( matrix(c(1,1,2,2,1,1,2,2,4,5,8,8,6,7,9,10,3,3,9,10), 5, 4, byrow = TRUE))

#histogram on the top left
h <- hist(data, breaks = "Sturges", plot = FALSE)
xfit<-seq(min(data),max(data),length=100)
yfit<-yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(data),sd=sd(data))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(data)
plot (h, axes = TRUE, main = paste(deparse(substitute(data_to_plot))), cex.main=2, xlab=NA)
lines(xfit, yfit, col="blue", lwd=2)
leg1 <- paste("mean = ", round(mean(data), digits = 4))
leg2 <- paste("sd = ", round(sd(data),digits = 4))
count <- paste("count = ", sum(!is.na(dataFull)))
missing <- paste("missing = ", sum(is.na(dataFull)))
legend(x = "topright", c(leg1,leg2,count,missing), bty = "n")

## normal qq plot
qqnorm(data, bty = "n", pch = 20)
qqline(data)
p <- ad.test(data)
leg <- paste("Anderson-Darling p = ", round(as.numeric(p[2]), digits = 4))
legend(x = "topleft", leg, bty = "n")

## boxplot (bottom left)
boxplot(data, horizontal = TRUE)
leg1 <- paste("median = ", round(median(data), digits = 4))
lq <- quantile(data, 0.25)
leg2 <- paste("25th percentile =  ", round(lq,digits = 4))
uq <- quantile(data, 0.75)
leg3 <- paste("75th percentile = ", round(uq,digits = 4))
legend(x = "top", leg1, bty = "n")
legend(x = "bottom", paste(leg2, leg3, sep = "; "), bty = "n")

## the various histograms with different bins
h2 <- hist(data,  breaks = (0:20 * (max(data) - min (data))/20)+min(data), plot = FALSE)
plot (h2, axes = TRUE, main = "20 bins")

h3 <- hist(data,  breaks = (0:10 * (max(data) - min (data))/10)+min(data), plot = FALSE)
plot (h3, axes = TRUE, main = "10 bins")

h4 <- hist(data,  breaks = (0:8 * (max(data) - min (data))/8)+min(data), plot = FALSE)
plot (h4, axes = TRUE, main = "8 bins")

h5 <- hist(data,  breaks = (0:6 * (max(data) - min (data))/6)+min(data), plot = FALSE)
plot (h5, axes = TRUE,main = "6 bins")

## the time series, ACF and PACF
plot (data, main = "Time series", pch = 20, ylab = paste(deparse(substitute(data_to_plot))))
acf(data, lag.max = 20)
pacf(data, lag.max = 20)

## reset the graphics display to default
par(def.par)

#original code for f_summary by respiratoryclub

}

我不确定这是否是您的想法，但是您可能想查看fitdistrplus软件包。它具有许多不错的功能，它们可以自动生成有关您的分布的有用的摘要信息，并绘制一些此类信息。以下是小插图中的一些示例：

library(fitdistrplus)
data(groundbeef)
windows()              # or quartz() for mac
  plotdist(groundbeef$serving)  

windows()
> descdist(groundbeef$serving, boot=1000)
summary statistics
------
min:  10   max:  200 
median:  79 
mean:  73.64567 
estimated sd:  35.88487 
estimated skewness:  0.7352745 
estimated kurtosis:  3.551384 

fw = fitdist(groundbeef$serving, "weibull")

>summary(fw)
Fitting of the distribution ' weibull ' by maximum likelihood 
Parameters : 
       estimate Std. Error
shape  2.185885  0.1045755
scale 83.347679  2.5268626
Loglikelihood:  -1255.225   AIC:  2514.449   BIC:  2521.524 
Correlation matrix:
         shape    scale
shape 1.000000 0.321821
scale 0.321821 1.000000

fg  = fitdist(groundbeef$serving, "gamma")
fln = fitdist(groundbeef$serving, "lnorm")
windows()
  plot(fw)

windows()
  cdfcomp(list(fw,fln,fg), legendtext=c("Weibull","logNormal","gamma"), lwd=2,
          xlab="serving sizes (g)")

>gofstat(fw)
Kolmogorov-Smirnov statistic:  0.1396646 
Cramer-von Mises statistic:  0.6840994 
Anderson-Darling statistic:  3.573646 

探索我真正喜欢的数据集rattle。安装软件包，然后致电rattle()。界面是很自我解释的。

也许您在寻找ggplot2库，该库可让您以漂亮的方式绘制内容。或者，您也可以访问该网站，其中似乎有很多R图形实用程序 http://addictedtor.free.fr/graphiques/

它可能不完全是您想要的东西，但是R的心理软件包中的pair.panels（）函数可能很有用。它在上对角线，黄土线和下对角线提供相关值，并在矩阵的对角线上显示每个变量得分的直方图。我个人认为它是周围数据的最佳图形摘要之一。

我最喜欢的是DescTools

library(DescTools)
data("iris")
Desc(iris, plotit = T)

产生了一系列如下图：

并显示一系列描述性值（包括平均值，meanSE，中位数，百分位数，范围，sd，IQR，偏度和峰度值）：

另外，tabplot对于图形概述也非常有用。

它产生与 tableplot(iris, sortCol=Species)

甚至还有D3版本tabplot，即tabplotd3。