Блочная диаграмма предварительно агрегированных/сгруппированных данных в R

Я уверен, что есть способ сделать то, что вы хотите, с уже суммированными данными, но если нет, вы можете злоупотребить тем фактом, что rep принимает векторы:

> dat <- data.frame(Value = 1:5, Count = sample.int(5))
> dat
  Value Count
1     1     1
2     2     3
3     3     4
4     4     2
5     5     5
> rep(dat$Value, dat$Count)
 [1] 1 2 2 2 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5

Просто оберните boxplot вокруг этого, и вы должны получить то, что хотите. Я уверен, что есть более эффективный/лучший способ сделать это, но это должно сработать для вас.

Недавно я решил аналогичную проблему, используя функцию «применить» для каждого столбца счетчиков с функцией «реп»:

> datablock <- apply(countblock[-1], 2, function(x){rep(countblock$value, x)})
> boxplot(datablock)

...Вышеприведенное предполагает, что ваши значения находятся в первом столбце, а последующие столбцы содержат данные счетчика.

Комбинацию rep и data.frame можно использовать в качестве подхода, если для классификации требуется другая переменная.

Eg.

with(data.frame(v1=rep(data$v1,data$count),v2=(data$v2,data$count)),
    boxplot(v1 ~ v2)
)

Данные игрушки:

(помимо Value и Count я добавляю категориальную переменную Group)

set.seed(12345)
df <- data.frame(Value = sample(1:100, 100, replace = T),
                 Count = sample(1:10, 100, replace = T),
                 Group = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = T),
                 stringsAsFactors = F)

Используйте purrr::pmap и purrr::reduce для управления фреймом данных:

library(purrr)
data <- pmap(df, function(Value, Count, Group){
  data.frame(x = rep(Value, Count),
             y = rep(Group, Count))
}) %>% reduce(rbind)

boxplot(x ~ y, data = data)