Тепловая карта категорийных переменных

Question

У меня есть фрейм данных с элементами, и у каждого есть несколько столбцов классификатора, которые являются категориальными переменными.

ID    test1    test2     test3
1     A        B         A
2     B        A         C
3     C        C         C
4     A        A         B
5     B        B         B
6     B        A         C

Я хочу сгенерировать тепловую карту для каждой комбинации тестовых столбцов (test1 v test2, test1 v test3 и т. Д.), Используя ggplot2. Тепловая карта будет иметь все факторы в столбце этого теста (в данном случае A, B, C) на стороне x и все факторы другого теста на y-стороне, а поля в тепловой карте должны быть окрашены на основе количество идентификаторов, которые имеют эту комбинацию классификатора.

Например, в приведенном выше вводе, если у нас есть тепловая карта между test1 и test2, то прямоугольник, который находится на пересечении B для test1 и A для test2, будет самым ярким, поскольку для этой комбинации есть 2 идентификатора. Я надеюсь использовать эти тепловые карты для анализа того, какие тесты являются наиболее подходящими для набора данных, но не могу использовать корреляцию Пирсона R, поскольку они являются категориальными переменными.

Я знаком с ggplot, поэтому я предпочитаю этот пакет, но если он проще в pheatplot, я в порядке, изучив это.

Answer 1

Потребовалось некоторое время, чтобы понять, как это сделать, и все же я не уверен, что это лучший способ.

Данные:

dat = structure(list(ID = 1:6, 
                     test1 = c("A", "B", "C", "A", "B", "B"), 
                     test2 = c("B", "A", "C", "A", "B", "A"), 
                     test3 = c("A", "C", "C", "B", "B", "C")
                     ), 
                .Names = c("ID", "test1", "test2", "test3"), 
                 class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)
                )

Библиотеки

library(tidyverse)
library(ggthemes)
library(gridExtra)

Создание всех комбинаций факторов (а также тестов), взятых по 2 за раз

fcombs <- expand.grid(LETTERS[1:3], LETTERS[1:3], stringsAsFactors = F)
tcombs <- as.data.frame(combn(colnames(dat[,-1]), 2), stringsAsFactors = F)

lapply с помощью комбинаций тестов, full_join, длина счета каждой группы, исключая NA s

dtl <- lapply(tcombs, function(i){
        select(dat, ID, i) %>%
        full_join(x = fcombs, by = c("Var1" = i[1], Var2 = i[2])) %>%
        group_by(Var1, Var2) %>%
        mutate(N = sum(!is.na(ID)), ID = NULL) %>%
        ungroup()
  }
)

Создать список графиков

pl <- lapply(seq_along(tcombs), function(i){
        gtitle = paste(tcombs[[i]], collapse = " ~ ")
        dtl[[i]] %>%
        ggplot(aes(x = Var1, y = Var2, fill = N)) +
        geom_tile() +
        theme_tufte() +
        theme(axis.title = element_blank()) +
        ggtitle(gtitle)
        }
      )

Создать список таблиц (tableGrob объекты)

tbl <- lapply(tcombs, function(i) tableGrob(select(dat, ID, i),  
                                            theme = ttheme_minimal()))

Поместить все в результирующий список и построить график

resl <- c(pl, tbl)[c(1, 4, 2, 5, 3, 6)]

grid.arrange(grobs = resl, ncol = 2, nrow = 3)

Answer 2

Ваш вопрос немного неясен, но я думаю, что вы ищете что-то подобное.Я не являюсь пользователем ggplot2, поэтому я позволю кому-то предоставить этот код.

x <- read.table(text="ID    test1    test2     test3
                1     A        B         A
                2     B        A         C
                3     C        C         C
                4     A        A         B
                5     B        B         B
                6     B        A         C", stringsAsFactors=FALSE, header=T)

xl <- reshape2::melt(data = x, id.vars="ID", variable.name = "Test", value.name="Grade")
xl$Test_Gr <- apply(xl[,2:3], 1, paste0, collapse="_")

xw <- reshape2::dcast(xl, ID ~ Test_Gr, fun.aggregate = length)
xwm <- as.matrix(xw[,-1])
xc <- t(xwm) %*% xwm
colnames(xc) <- colnames(xw)[-1]
rownames(wc) <- colnames(xw)[-1]
gplots::heatmap.2(xc, trace="none", col = rev(heat.colors(15)))