数据框每一行的成对条形图

时间:2020-08-22 12:35:14

标签: r dataframe bar-chart melt

我对R还是很陌生,所以请问一个菜鸟问题。 我有一个看起来像这样的数据框:

gene    ctrl   treated
gene_1   100   37.5
gene_2   100   20.2
...      ...   ...

对于df中的每一行(即每个基因),我想以这样的方式绘制这些值,即ctrl和待遇是彼此相邻的。 下面的代码提供了一些接近我想要的东西,但是输出并未按应有的方式进行分组:将控件的条形绘制在处理过的样品之前。

 barplot(height = df$df.ctrl1, df$df.avg_treated), names.arg = df$df.gene)

我知道有很多类似的问题,但是我没有成功解决它们。 有人可以帮助我了解我在做什么错吗?

第二个(可选)问题:如果我想根据基因ID对条进行颜色编码怎么办?

非常感谢。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我会为此使用ggplot。让我们从一个稍微扩展的示例开始:

df <- data.frame(genes   = c("gene_1", "gene_2", "gene_3", "gene_4"),
                 ctrl    = c(50, 60, 70, 80),
                 treated = c(55, 64, 75, 83))

df
#>    genes ctrl treated
#> 1 gene_1   50      55
#> 2 gene_2   60      64
#> 3 gene_3   70      75
#> 4 gene_4   80      83

我们要做的第一件事是使用tidyr::pivot_longer将数据框切换为长格式,以将所有值放在一列中,并将“ ctrl”和“处理”的标签放在另一列中。然后我们可以使用ggplot构建输出:

library(tidyr)
library(ggplot2)

df %>% 
  pivot_longer(cols = c("ctrl", "treated")) %>%
  ggplot(aes(name, value, fill = genes, alpha = name)) +
  geom_col(position = position_dodge(), color = "black") +
  scale_alpha_manual(values = c(0.5, 1), guide = guide_none()) +
  facet_grid(~genes, scales = "free_x", switch = "x") +
  theme(strip.placement  = "outside",
        panel.spacing    = unit(0, "points"),
        strip.background = element_blank(),
        strip.text       = element_text(face = "bold", size = 12)) +
  labs(x = "Gene")

reprex package(v0.3.0)于2020-08-22创建

答案 1 :(得分:1)

请考虑转置数据,并用dimnames转换为矩阵。然后使用barplot运行legend。下面用随机数据演示。注意:ylim已针对漂亮的范围限制进行了调整。

set.seed(92220)

df <- data.frame(gene = paste("gene", 1:30),
                 ctrl = runif(30, 50, 100),
                 treated = runif(30, 50, 100))
head(df)
#     gene     ctrl  treated
# 1 gene 1 75.74607 76.15832
# 2 gene 2 61.73860 70.19874
# 3 gene 3 56.57906 63.67602
# 4 gene 4 60.23045 80.21108
# 5 gene 5 62.52773 60.86909
# 6 gene 6 85.71849 61.25974

# TRANSPOSE INTO MATRIX WITH DIMNAMES
dat <- `dimnames<-`(t(as.matrix(df[c("ctrl", "treated")])),
                    list(c("ctrl", "treated"), df$gene))

barplot(dat, beside=TRUE, col=c("blue", "red"), las=3,
        main="Control Vs. Treatment",
        ylim=range(pretty(c(0, dat*1.05))))

legend("top", legend=row.names(dat),
       fill=c("blue", "red"), ncol=2, cex=0.75)

BarPlot Output