R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图

目录

R语言之可视化①误差棒

R语言之可视化②点图

R语言之可视化③点图续

R语言之可视化④点韦恩图upsetR

R语言之可视化⑤R图形系统

R语言之可视化⑥R图形系统续

R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图

R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续

R语言之可视化⑨火山图

R语言之可视化⑩坐标系统

R语言之可视化①①热图绘制heatmap

R语言之可视化①②热图绘制2

R语言之可视化①③散点图+拟合曲线

R语言之可视化①④一页多图（1）

R语言之可视化①⑤ROC曲线

R语言之可视化①⑥一页多图（2）

R语言之可视化①⑦调色板

R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包

R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改

R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（）

R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包

R语言之可视化（22）绘制堆积条形图

R语言之可视化（23）高亮某一元素

R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图

rm(list=ls()) 
library(ggpubr)
data("ToothGrowth")

library(ggsci)
pal = pal_lancet("lanonc" )(9)


colors = pal_lancet("lanonc")(9)[ 1:3]


my_comparisons = list(c("0.5","1"),c("1","2"), c("0.5","2"))

p = ggboxplot( ToothGrowth , x = "dose", y = "len", color = "dose" , palette =colors,
               bxp.errorbar = T) +

stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) +
stat_compare_means(method = "anova" , label.x = 1.7, label.y = 45)
p


p + stat_boxplot(geom ="errorbar", color = colors, width =0.4, size =1) +  

geom_boxplot(aes(color = dose))