ggpubr ggbarplot, построенный с причудливыми значениями - PullRequest
Новая
       20

ggpubr ggbarplot, построенный с причудливыми значениями

1 голос
/ 27 марта 2020

У меня есть следующий код с использованием CSV ниже 

library(ggpubr)
library(ggsci)
df = read.csv2("file.csv", row.names=1)
# Copy df
df2 = df
# Convert the cyl variable to a factor
df2$perc <- as.factor(df2$perc)
# Add the name colums
df2$name <- rownames(df)
ggbarplot(df2, x = "name", y = "perc",
          fill = "role",               # change fill color by cyl
          color = "white",            # Set bar border colors to white
          palette = "npg",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",          # Sort the value in dscending order
          sort.by.groups = FALSE,     # Don't sort inside each group
          x.text.angle = 0,           # Rotate vertically x axis texts
          rotate = TRUE,
          label = TRUE, label.pos = "out",
          #label = TRUE, lab.pos = "in", lab.col = "white",
          width = 0.5
)

CSV: 

genes;perc;role
GATA-3;7,9;confirmed in this cancer
CCDC74A;6,8;prognostic in this cancer
LINC00621;6,1;none
POLRMTP1;4,1;none
IGF2BP3;3,2;confirmed in this cancer

, который создал этот график

enter image description here

Есть две вещи, которые я здесь не понимаю:

1) Почему отметка оси X каждого столбца соответствует отображаемому фактическому значению? Я имею в виду, почему ось х не от 0 до 8, и должно быть по моему мнению. Надеюсь я правильно объясню.

2) Кажется, значение метки не выровнено по толщине y. Я пропускаю опцию здесь?

1 Ответ

2 голосов
/ 27 марта 2020

Если честно, я бы не стал использовать ggpubr здесь. Оставаться в синтаксисе ggplot часто безопаснее. А также, возможно, меньше кода ... (Кроме того, не используйте факторы в этом случае, как прокомментировал пользователь teunbrand)

Два хороших варианта для горизонтальных полос: 

library(tidyverse)
library(ggstance)
library(ggsci)

Опция 1 - использоватьordin_flip 

ggplot(df2, aes(fct_reorder(genes, perc), perc, fill = role)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = perc), hjust = 0) +
  scale_fill_npg() +
  coord_flip(ylim = c(0,100)) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = 'top') +
  labs(x = 'gene', y = 'percent')

Опция 2 - использовать пакет ggstance Я предпочитаю вариант 2, потому что использование ggstance допускает более гибкую комбинацию с другими графиками 

ggplot(df2, aes(perc, fct_reorder(genes, perc), fill = role)) +
  geom_colh() +
  geom_text(aes(label = perc), hjust = 0)+
  scale_fill_npg() +
  coord_cartesian(xlim = c(0,100)) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = 'top')+
  labs(x = 'gene', y = 'percent')

Создано в 2020-03-27 пакетом Представить ( v0.3.0)

data 

df2 <- read_delim("genes;perc;role
GATA-3;7,9;confirmed in this cancer
CCDC74A;6,8;prognostic in this cancer
LINC00621;6,1;none
POLRMTP1;4,1;none
IGF2BP3;3,2;confirmed in this cancer", ";") %>% rownames_to_column("name")
...