Давайте посмотрим, смогу ли я объяснить ответ в посте, на который вы ссылались, т. Е. ggplot2: Независимая непрерывная заливка для итоговой строки и столбца
Сначала пара замечаний:
- На оси
y вы строите вектор чисел, который считается непрерывной шкалой, поэтому метки осей исчезают при запуске scale_y_discrete, пока график работает нормально, как только мыпринять решение о добавлении нового значения к оси (т. е. Total), это вызовет проблемы, поэтому я считаю, что Scenario должен быть символьным вектором. - Превращение столбца
Scenario в строку с использованиемas.character испортит сортировку значений, попробуйте, например, запустить sort(as.character(1:20)), этого можно избежать, используя 2-значные числа (01, 02, 03, .....), и это то, что я сделал там - В вышеупомянутом ответе итоги были связаны с исходным df, однако я буду использовать их в качестве внешних данных, чтобы их было легче понять (или, по крайней мере, я думаю, что так проще)
Так вотмы идем:
library(ggplot2)
library(dplyr)
# pad numbers with zeros to get 2 digit numbers, this will be a string
scen <- sprintf('%02d', 1:32)
ls <- rep(1:7, length(scen))
df <- data.frame(Landscape = ls, Scenario = scen)
df$SoP <- sample(seq(-0.070, 0.070, by = 0.01),replace=T, nrow(df))
df$Landscape_Name <- LETTERS[1:7]
# create the main plot, and take a look at it
df.diff <- ggplot(df, aes(x = Landscape_Name, y = Scenario)) +
geom_tile(aes(fill = SoP)) +
geom_text(size = 3, aes(label = round(SoP,2))) + #displays cell values
scale_fill_gradient2(low = "gold", #colors
mid = "white",
high = "grey",
midpoint = 0)
df.diff
Теперь нам нужны данные, которые позволят нам добавить дополнительную категорию к Landscape_Name и дополнительную категорию к Scenario, например:
- Категория, добавленная к
Landscape_Name (горизонтальные суммы), является суммой всех SoP для каждого Scenario, а - Категория, добавленная к
Scenario (вертикальные суммы), является суммой всехSoP для каждого Landscape_Name
В основном нам нужны group_by и sum
h_total <- df %>%
group_by(Scenario) %>%
summarise(SoP = sum(SoP)) %>%
mutate(Landscape_Name = 'Total')
v_total <- df %>%
group_by(Landscape_Name) %>%
summarise(SoP = sum(SoP)) %>%
mutate(Scenario = 'Total')
Теперь мы можем добавить сгруппированные данные к исходному графику с помощью geom_point, поскольку мы использовали те же имена столбцов в новых данных, эстетика x и y будет унаследована от исходного графика, и для того, чтобы иметь другую цветовую схему в качестве исходного графика, мы используем color (неfill), которая отлично работает с выбранной формой.
Если вы хотите, чтобы значения ячеек также использовались для итогов, вам нужно добавить слои для них тоже
p <- df.diff +
geom_point(data = h_total,
aes(color = SoP),
size = 10,
shape = 19) +
geom_point(data = v_total,
aes(color = SoP),
size = 10,
shape = 19) +
scale_color_gradient2(low = "red", #colors
mid = "white",
high = "grey",
midpoint = 0) +
geom_text(data = h_total, size = 3, aes(label = round(SoP,2))) +
geom_text(data = v_total, size = 3, aes(label = round(SoP,2)))
p
Наконец добавьтенастройки темы, заголовок, метки оси и легенды
p +
theme(panel.grid.major.x=element_blank(), #no gridlines
panel.grid.minor.x=element_blank(),
panel.grid.major.y=element_blank(),
panel.grid.minor.y=element_blank(),
panel.background=element_rect(fill="white"),
axis.text.x = element_text(angle=0, hjust = 0.5,vjust=0.5, size = 8,face = NULL),
axis.text.y = element_text(size = 8,face = NULL),
plot.title = element_text(size=10,face="bold"),
legend.title=element_text(face="bold", size=8)) +
scale_x_discrete(name="Landscape", position = "top") +
scale_y_discrete(name="Scenario",
# if you want the total to be at the bottom instead of at the top,
# you can set the limits of y with the reversed order of the categories
limits = rev(c(unique(as.character(df$Scenario)), 'Total'))) +
# you can here change the y/x ratio
coord_fixed(ratio = 0.4) +
labs(fill="SoP", color ="SoP Total") +
ggtitle("Treatment efficiency")
Я наконец сохранил сюжет сggsave(' PATH/TO/plot.jpeg', width =20, height = 40, units = 'cm')
и это был вывод
