只是想知道是否有人可以帮助解决我在R中使用ggplot2进行for循环的问题。我已经进行了一些聚类来查找随时间变化的数据模式。总共有各种模式,有38个模式图。聚类的输出是并排放置所有38个图形,这对于可视化是很好的。
但是我想放大单个图表来放大它们以进行演示和清除模式视图。这很容易手动,但是,编写相同脚本的38个版本但每个脚本中只有一个不同的集群非常繁琐,所以我想创建一个for循环以便在一个快速代码中实现。我已经完成了这个代码(也有一些在线帮助),但是,我无法获得单个38图表的输出。代码本身的工作原理,我可以指定一个集群,然后给我一个特定集群的输出,但我想创建一个代码,将创建所有38个不同的集群。
我使用的代码如下:
数据框称为dfllgc,其中dfllgc $ cluster包含有关各个群集的信息。我尝试的for循环如下,但不起作用。真的很感激任何帮助!
for(cluster in dfllgc$cluster){
df<-subset(dataframAMIRllgc,cluster == 1:38)
df$Time_point<-factor(df.s$Time_point, levels = c("p3", "p15", "p30","p60"))
g<-ggplot(df, aes(x=Time_point, y=abundance, group=llgc, colour=llgc))+
geom_line(size=1.5)+
geom_point(size=4)+
ggtitle("Cluster 29: Patterns over time (5 genes) \n") +
xlab("\nAge") + ylab("Expression(CPM)\n")
print(g) }
将df&lt; -subset(dataframAMIRllgc,cluster == 1:38)更改为== 1,或15等,或任何其他群集确实产生了那个群集,但不是全部38以1:38。
最后,使用标题(ggtitle),是否有一种方法可以自动化标题,使我可以拥有一个模板,但是簇数和基因数会自动应用于正确的簇?
非常感谢你!任何帮助将不胜感激:))
示例数据
merge cluster Time_point llgc abundance
1 High[26-50%]p15 1 p15 High[26-50%] 166.5400335
38 High[26-50%]p3 1 p3 High[26-50%] 255.5007952
75 High[26-50%]p30 1 p30 High[26-50%] 122.1110473
112 High[26-50%]p60 1 p60 High[26-50%] 78.84340532
149 Low[0-10%]p15 1 p15 Low[0-10%] 86.40962037
186 Low[0-10%]p3 1 p3 Low[0-10%] 205.9750297
223 Low[0-10%]p30 1 p30 Low[0-10%] 60.23843127
260 Low[0-10%]p60 1 p60 Low[0-10%] 56.64259547
297 Medium[11-25%]p15 1 p15 Medium[11-25%] 165.2372227
334 Medium[11-25%]p3 1 p3 Medium[11-25%] 223.3891249
371 Medium[11-25%]p30 1 p30 Medium[11-25%] 155.1325448
408 Medium[11-25%]p60 1 p60 Medium[11-25%] 176.8285175
2 High[26-50%]p15 2 p15 High[26-50%] 85.21789981
39 High[26-50%]p3 2 p3 High[26-50%] 211.5359752
76 High[26-50%]p30 2 p30 High[26-50%] 35.7475454
113 High[26-50%]p60 2 p60 High[26-50%] 12.87995477
150 Low[0-10%]p15 2 p15 Low[0-10%] 77.20608808
187 Low[0-10%]p3 2 p3 Low[0-10%] 43.04550979
224 Low[0-10%]p30 2 p30 Low[0-10%] 34.88976766
261 Low[0-10%]p60 2 p60 Low[0-10%] 9.791146582
298 Medium[11-25%]p15 2 p15 Medium[11-25%] 46.21377697
335 Medium[11-25%]p3 2 p3 Medium[11-25%] 34.89603178
372 Medium[11-25%]p30 2 p30 Medium[11-25%] 14.18668175
409 Medium[11-25%]p60 2 p60 Medium[11-25%] 7.360330065
3 High[26-50%]p15 3 p15 High[26-50%] 47.75793997
40 High[26-50%]p3 3 p3 High[26-50%] 62.3529071
77 High[26-50%]p30 3 p30 High[26-50%] 17.8348889
114 High[26-50%]p60 3 p60 High[26-50%] 14.26366778
151 Low[0-10%]p15 3 p15 Low[0-10%] 138.1451371
188 Low[0-10%]p3 3 p3 Low[0-10%] 185.1184602
225 Low[0-10%]p30 3 p30 Low[0-10%] 63.52332626
262 Low[0-10%]p60 3 p60 Low[0-10%] 39.40566363
299 Medium[11-25%]p15 3 p15 Medium[11-25%] 26.32551336
336 Medium[11-25%]p3 3 p3 Medium[11-25%] 49.72067928
373 Medium[11-25%]p30 3 p30 Medium[11-25%] 8.288553629
410 Medium[11-25%]p60 3 p60 Medium[11-25%] 5.385031193
答案 0 :(得分:0)
我不确定我是否100%理解您要做的事情,但我认为您的子集存在问题,然后您需要在最后添加保存功能。希望这可以做你想要的:
dfllgc$Time_point<-factor(dfllgc$Time_point, levels = c("p3", "p15", "p30","p60"))
for(cluster in unique(dfllgc$cluster)) {
g<-ggplot( dfllgc[ dfllgc$cluster == cluster, ],
aes(x=Time_point, y=abundance, group=llgc, colour=llgc)) +
geom_line(size=1.5) +
geom_point(size=4) +
ggtitle( paste0("Cluster ", cluster,": Patterns over time (5 genes)") ) +
xlab("Age") + ylab("Expression(CPM)")
ggsave(paste0("Cluster_", cluster,".png"), g)
}
所做的更改:
ggplot
行,但它可以很容易地分开。 factor
转换移到了for循环之外,因此只需要应用一次。