R语言ggplot2折线图(line plot)添加置信区间（CI）展示学术论文作者数量的变化趋势

非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量 进行可视化展示

原文链接是 https://benjaminlmoore.wordpress.com/2014/04/06/author-inflation-in-academic-literature/

完整的代码链接

https://github.com/blmoore/blogR

原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言

数据已经存储到了文件里 首先是读取数据

代码语言：javascript复制

library(readr)
df<-read_tsv("author_number.tsv")
head(df)

image.png

期刊分别是

代码语言：javascript复制

table(df$journal)

image.png

作图代码

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ibrary(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=year, y=auth_num, col=journal, fill=journal))  
  stat_summary(fun.data="mean_cl_boot", geom="ribbon",
               #width=.2, 
               alpha=I(.5))  
  stat_summary(fun="mean", geom="line")  
  labs(x="Year", y="Mean number of authors per paper")  
  theme_bw()  
  theme(legend.position="top")  
  scale_fill_brewer(type="qual", palette=2, 
                    guide=guide_legend(direction="vertical",
                                       label.position="bottom",
                                       title=NULL, 
                                       ncol=6,
                                       label.hjust=0.5))  
  scale_color_brewer(type="qual", palette=2, guide="none") 
  facet_wrap(~journal,ncol=23)

image.png

根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的

这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多

好了，今天的内容就到这里了

大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号 后台回复 20210426

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