14.6　箱线图

如果你想研究大量相关变量的分布，可绘制大量的直方图。例如，如果想按区域查看奥巴马得票数的分布，可以使用网格及切面法绘制10张直方图。这是可行的，但它不能很好地扩展。如果你需要一百张直方图，即使用上最大的显示器也放不下。箱线图（box plot，有时也被称为盒须图或盒形图）能节省大量空间，让你能轻松地一次比较众多的分布。尽管你不能得到像直方图或核密度图那样多的细节，但简单的高低和宽窄之间的比较是没问题的。

base系统中绘制箱线图的函数为boxplot。它在很大程度上受到lattice的启发——它使用一个公式接口且需要data参数。图14-38显示了其用法：

boxplot(Obama ~ Region, data = obama_vs_mccain)

图14-38：使用base系统绘制的箱线图

在某种意义上，如果我们重新把箱形图从小到大排列，这种类型的绘图往往会更清楚。reorder函数能根据数值得分的情况改变因子水平的顺序。在图14-39中，我们按奥巴马得票的中位数给每个区域的Region级别打分：

ovm <- within( 
   obama_vs_mccain, 
   Region <- reorder(Region, Obama, median) 
) 
boxplot(Obama ~ Region, data = ovm)

图14-39：使用base系统为箱线图排序

从base切换到lattice非常简单。在本例中，我们可以直接将boxplot替换为bwplot（bw是b（box）和w（whisker）的简称）。请注意图14-40和图14-38的相似处：

bwplot(Obama ~ Region, data = ovm)

图14-40：使用lattice绘制的箱线图

在ggplot2中绘制箱线图只需我们添加一个geom_boxplot，如图14-41所示：

ggplot(ovm, aes(Region, Obama)) + 
   geom_boxplot()

图14-41：使用ggplot2系统绘制的箱线图