小技巧3-直接提取作图数据（ggplot2）

使用ggplot2作图时，尤其是箱线图时，我们都是直接使用的原始数据，而最终图中呈现出了最大值、最小值、中位数之类的数值，这些是由ggplot2内置函数自动计算得来的。

那如何直接提取这些已经计算好结果呢？

太长不看版：使用ggplot_build()可直接提取绘图参数中的data数据

具体实现：

#以内置ToothGrowth数据为例
#作图，箱线图
library(ggplot2)
p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len,group = dose)) + geom_boxplot()
p
#提取绘图参数
pg <- ggplot_build(p)
pg

得到图片为：

p

输出结果如下：

$data
$data[[1]]
  ymin  lower middle  upper ymax outliers notchupper notchlower x flipped_aes PANEL group ymin_final ymax_final  xmin  xmax xid newx new_width
1  4.2  7.225   9.85 12.250 17.6     21.5   11.62533   8.074674 1       FALSE     1     1        4.2       21.5 0.625 1.375   1    1      0.75
2 13.6 16.250  19.25 23.375 27.3            21.76725  16.732746 2       FALSE     1     2       13.6       27.3 1.625 2.375   2    2      0.75
3 18.5 23.525  25.95 27.825 33.9            27.46918  24.430815 3       FALSE     1     3       18.5       33.9 2.625 3.375   3    3      0.75
  weight colour  fill size alpha shape linetype
1      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid
2      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid
3      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid


$layout

    coord: 
        aspect: function
        backtransform_range: function
        clip: on
        default: TRUE
        distance: function
        expand: TRUE
        is_free: function
        is_linear: function
        labels: function
        limits: list
        modify_scales: function
        range: function
        render_axis_h: function
        render_axis_v: function
        render_bg: function
        render_fg: function
        setup_data: function
        setup_layout: function
        setup_panel_guides: function
        setup_panel_params: function
        setup_params: function
        train_panel_guides: function
        transform: function
        super:  
    coord_params: list
    facet: 
        compute_layout: function
        draw_back: function
        draw_front: function
        draw_labels: function
        draw_panels: function
        finish_data: function
        init_scales: function
        map_data: function
        params: list
        setup_data: function
        setup_params: function
        shrink: TRUE
        train_scales: function
        vars: function
        super:  
    facet_params: list
    finish_data: function
    get_scales: function
    layout: data.frame
    map_position: function
    panel_params: list
    panel_scales_x: list
    panel_scales_y: list
    render: function
    render_labels: function
    reset_scales: function
    setup: function
    setup_panel_guides: function
    setup_panel_params: function
    train_position: function
    xlabel: function
    ylabel: function
    super:  

$plot

attr(,"class")
[1] "ggplot_built"

总的绘图参数包含了$data , $layout , $plot三部分内容，其中data[[1]]就是我们想要的计算后数据

可以直接调取：

pg$data[[1]]

  ymin  lower middle  upper ymax outliers notchupper notchlower x flipped_aes PANEL group ymin_final ymax_final  xmin  xmax xid newx new_width
1  4.2  7.225   9.85 12.250 17.6     21.5   11.62533   8.074674 1       FALSE     1     1        4.2       21.5 0.625 1.375   1    1      0.75
2 13.6 16.250  19.25 23.375 27.3            21.76725  16.732746 2       FALSE     1     2       13.6       27.3 1.625 2.375   2    2      0.75
3 18.5 23.525  25.95 27.825 33.9            27.46918  24.430815 3       FALSE     1     3       18.5       33.9 2.625 3.375   3    3      0.75
  weight colour  fill size alpha shape linetype
1      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid
2      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid
3      1 grey20 white  0.5    NA    19    solid

首先第1,2,3行分别对应着从左往右的3个箱线图，
其中ymin/ymax 是 最小/大值（除异常值之外的）
lower/upper 是 箱体下边缘/上边缘
middle 是 中位值
outliers 是 异常值
……

“小技巧”系列是我在实际使用中遇到的，又容易忘记的小知识点。记录下来，分享的同时，以备自己查询