使用lapply和reformulate

lapply(c('Petal.Length', 'Sepal.Length'), \(x) {
  boxplot(reformulate(x, 'Species'), iris, ylim=c(0, 10))
  abline(h=8)
  legend('topleft', levels(iris$Species))
})

define函数创建箱线图

create_boxplot <- function(data, x_var, y_var, ylim_val, hline_val, legend_pos) {
  ggplot(data, aes_string(x = x_var, y = y_var)) +
    geom_boxplot() +
    ylim(ylim_val) +
    geom_hline(yintercept = hline_val) +
    labs(x = x_var, y = y_var, title = y_var) +
    theme_bw() +
    theme(panel.grid = element_blank()) +
    theme(axis.line = element_line(colour = "black")) +
    theme(legend.position = legend_pos)
}

每个变量调用函数

create_boxplot(iris, "Species", "Petal.Length", c(0, 10), 8, "topleft")
create_boxplot(iris, "Species", "Sepal.Length", c(0, 10), 8, "topleft")

我为面临同样问题的人找到了另一种选择：

boxplotCustom <- function (...) {
    boxplot(..., ylim=c(0,10))
    abline(h=8)
    legend('topleft',levels(list(...)[[2]]$Species))
}

boxplot(Petal.Length ~ Species, iris)
boxplot(Petal.Length ~ Species, iris)

我不得不承认它比原始解决方案长了两行，但是当在不同的文件中重用解决方案片段时，它可能会有优势。