Сюжет для скрипки ggplot2 с шириной от колонки
Я довольно новичок в R и использую его только для визуализации, поэтому я могу упустить что-то простое.
Просто я хочу, чтобы у меня было два столбца, которые должны быть осями x и y. Третий столбец у меня должен определить ширину графика. Я не продвинулся далеко с кодом, хотя я пробовал много вещей из разных ответов. Допустим, я так далеко в коде:
ggplot(disM, aes(x=study, y=value)) +
geom_violin() +
labs(list(title="Distribution", x="Studies", y="Ranges"))
который на самом деле ничего не добивается.
У меня есть такая таблица:
Col0 study value
1 30-31 breast cancer 357263
2 32-33 breast cancer 352067
3 34-35 breast cancer 340264
4 36-37 breast cancer 309827
5 38-39 breast cancer 298684
6 40-41 breast cancer 322570
7 42-43 breast cancer 338480
8 44-45 breast cancer 354451
9 46-47 breast cancer 429183
10 48-49 breast cancer 396942
11 50-51 breast cancer 415195
12 52-53 breast cancer 368217
13 54-55 breast cancer 445884
14 56-57 breast cancer 395652
15 58-59 breast cancer 386643
16 60-61 breast cancer 461940
17 62-63 breast cancer 473772
18 64-65 breast cancer 464228
19 66-67 breast cancer 485851
20 68-69 breast cancer 513411
21 70-71 breast cancer 576618
22 72-73 breast cancer 588724
23 74-75 breast cancer 634343
24 76-77 breast cancer 584662
25 78-79 breast cancer 608901
26 80-81 breast cancer 617286
27 82-83 breast cancer 659318
28 84-85 breast cancer 757167
29 86-87 breast cancer 1044465
30 88-89 breast cancer 982901
31 90-91 breast cancer 1114269
32 92-93 breast cancer 1110257
33 94-95 breast cancer 1742966
34 96-97 breast cancer 6379974
35 98-99 breast cancer 3437746
36 100-101 breast cancer 118984063
37 30-31 renal cancer 1055566
38 32-33 renal cancer 1089405
39 34-35 renal cancer 1228087
40 36-37 renal cancer 1265606
41 38-39 renal cancer 1264919
42 40-41 renal cancer 1248949
43 42-43 renal cancer 1391738
44 44-45 renal cancer 1453100
45 46-47 renal cancer 1443915
46 48-49 renal cancer 1429785
47 50-51 renal cancer 1372041
48 52-53 renal cancer 1339706
49 54-55 renal cancer 1418135
50 56-57 renal cancer 1484162
51 58-59 renal cancer 1582617
52 60-61 renal cancer 1571977
53 62-63 renal cancer 1652503
54 64-65 renal cancer 1742230
55 66-67 renal cancer 1859936
56 68-69 renal cancer 1928028
57 70-71 renal cancer 2041783
58 72-73 renal cancer 2108994
59 74-75 renal cancer 2154244
60 76-77 renal cancer 2218430
61 78-79 renal cancer 2333206
62 80-81 renal cancer 2377262
63 82-83 renal cancer 2345651
64 84-85 renal cancer 2402114
65 86-87 renal cancer 2519284
66 88-89 renal cancer 2542761
67 90-91 renal cancer 2587606
68 92-93 renal cancer 2308279
69 94-95 renal cancer 2980927
70 96-97 renal cancer 14108950
71 98-99 renal cancer 2762116
72 100-101 renal cancer 211513230
Ось X должна быть изучаемой колонкой, у должна быть Col0 а ширина скрипки должна быть в столбце значений. Я не могу разделить col0, так как у меня есть только данные в качестве диапазона.
Любой указатель на то, что проверить, как это сделать, будет оценен. Извините, если я пропустил подобный вопрос.
заранее спасибо
2 ответа
Я собираюсь сделать предположение. (Если я прав, вы также можете поискать информацию о графиках пирамид.)
Переупорядочьте метки так, чтобы "100-101" действительно заканчивалось:
disM$Col0 <- factor(disM$Col0,levels=unique(disM$Col0))
Переставьте так, чтобы было легче рисовать полигоны (хотелось бы, чтобы был более простой способ сделать это, но не могу придумать один):
library(plyr)
disM2 <- ddply(disM,"study",
function(dd) with(dd,
data.frame(y=c(as.numeric(Col0),rev(as.numeric(Col0))),
x=c(-value/2,rev(value/2)))))
library(ggplot2); theme_set(theme_bw())
ggplot(disM2)+
geom_polygon(aes(x,y),alpha=0.5)+
facet_wrap(~study)+
labs(list(title="Distribution"))+
scale_y_continuous(breaks=as.numeric(disM$Col0),
labels=disM$Col0)+
scale_x_continuous(labels=NULL)
Еще один способ принять следующее.
Сначала вы должны рассчитать свои маркеры классов (максимум класса + минимум класса / 2). В вашем случае это середина ваших интервалов (которые вы можете извлечь, используя levels(x = my_data$col0)).
my_data$class_mark <- rep(x = seq(from = 30.5, to = 100.5, by = 2), times = 2)
Затем вы должны разделить ваши данные:
my_data_br <- my_data[which(my_data$study == "breast cancer"),]
my_data_re <- my_data[which(my_data$study == "renal cancer"),]
ваш value столбец имеет действительно огромные числа, поэтому вы должны разделить их на минимум:
my_data_br$value <- my_data_br$value/min(my_data_br$value)
my_data_re$value <- my_data_re$value/min(my_data_re$value)
После этого вы должны повторять каждый класс отметки столько раз, сколько его value,
classmark_rep_br <- rep(x = my_data_br[,4], times = my_data_br[,3])
br_rep <- rep("breast cancer", times = length(x = classmark_rep_br))
br_data <- cbind.data.frame(br_rep, classmark_rep_br)
names(br_data) <- c("study", "value")
classmark_rep_re <- rep(x = my_data_re[,4], times = my_data_re[,3])
re_rep <- rep("renal cancer", times = length(x = classmark_rep_re))
re_data <- cbind.data.frame(re_rep, classmark_rep_re)
names(re_data) <- c("study", "value")
И, наконец, создайте новую базу данных:
my_data2 <- rbind.data.frame(br_data, re_data)
Теперь вы можете сделать свой график таким красивым, как хотите (например, следующий) и сохранить его:
my_graph <- ggplot(data = my_data2, aes(x = study, y = value, fill = study)) + geom_violin() +
theme(legend.position = "none", panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
axis.text = element_text(size = 10, face = "bold"), panel.background = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black")) +
labs(x = "", y = "") + scale_fill_brewer(palette="Pastel1") +
scale_x_discrete(labels = c("Breast cancer", "Renal cancer")) +
scale_y_continuous(breaks = c(30.5, 40.5, 50.5, 60.5, 70.5, 80.5, 90.5, 100.5),
labels = c("30-31", "40-41", "50-51", "60-61", "70-71", "80-81", "90-91", "100-101"))
ggsave(plot = my_graph, filename = "my_graph", path = "output/path/", device = "png", dpi = 200)