正如@ jtr13在此答案[1中所建议的那样，要在箱线图中明确显示离群值，请使用ggplot_build函数提取离群值列表，然后使用map_df函数将此列表转换为小标题，将在geom_text中用于突出显示异常值。
在下面，我们看到带有红色突出显示的异常值的箱线图。

# load packages
require(tidyverse)
require(reshape)

# read data

# path = '/'
file_path<- paste0(path,'/StanEnvCCA.csv')

StanEnvCCA <- 
  read.csv(file_path,header = T,sep = ';',dec = '.') 

# transform
df<- melt(StanEnvCCA) 


# calculate boxplot object
g <- ggplot(data=df,aes(x=variable,y=value,fill=variable)) + 
  geom_boxplot() + 
  theme_bw() + 
  labs(x="Environmental Parameters",y="Standardized Range")+
  theme(legend.position = "none") +  
  theme(text=element_text(family="Times New Roman",face="bold",size=12)) + 
  geom_jitter(position=position_jitter(0.1))

# get list of outliers 
out <- ggplot_build(g)[["data"]][[1]][["outliers"]]

# label list elements with factor levels
names(out) <- levels(factor(df$variable))

# convert to tidy data
tidyout <- purrr::map_df(out,tibble::as_tibble,.id = "variable")

# plot boxplots with labels
g + geom_text(data = tidyout,aes(variable,value,label = variable),hjust = -.3,colour='red')

将文件保存到工作场所并加载。我使用file.choose（）只是为了加快速度。

filename <- file.choose()
bd<-read.xlsx(filename)

将变量名称作为标签放置到每个值

bd<-data.frame(bd[0:0],stack(bd[2:ncol(bd)]))

绘制情节

g<-ggplot(data=bd,aes(x=bd$ind,y=bd$values)) + geom_boxplot() + theme_bw()

从图中提取异常值

out <- ggplot_build(g)[["data"]][[1]][["outliers"]]

为列表添加标签

names(out) <- levels(factor(bd$ind))

整理数据

tidyout <- purrr::map_df(out,.id = "ind")

绘制方框图

g + geom_text(data = tidyout,aes(tidyout$ind,tidyout$value,label = tidyout$value),hjust = -.3)

这是jtr13对本帖子Labeling Outliers of Boxplots in R的回答的改编。

希望有帮助。