Question

我认为这可能很容易解决，但我无法使其正常工作。这是针对R-shiny应用程序的，它具有两个结构如下的输入数据集：

d1 <- data.frame(A1 = rnorm(10),
             A2 = rnorm(10),
             A3 = rnorm(10),
             B1 = rnorm(10),
             B2 = rnorm(10),
             B3 = rnorm(10),
             C1 = rnorm(10),
             C2 = rnorm(10),
             C3 = rnorm(10),
             Names = c("A", "B", "C", "D", "E",
                       "F", "G", "H", "I", "J"))

尽管此数据以表示同一样本重复项的逻辑方式构建，但并非在所有情况下都可以保证，并且输入因用户而异。因此，我提示输入索引以指示相关的列（即它们具有相同的名称），从而给出如下所示的数据框：

d2 <- data.frame(ID = c("A1", "A2", "A3", 
                    "B1", "B2", "B3",
                    "C1", "C2", "C3"),
             Anno = c(rep("A", 3), 
                      rep("B", 3),
                      rep("C", 3)), stringsAsFactors = FALSE)

我可以使用散点图将每个样本与其他样本进行比较

plot_combinations = combn(names(d1)[1:ncol(d1)-1], 
                      2, 
                      simplify = FALSE)
plot_list <- list()
plot.col = "black"
for (i in 1:length(plot_combinations)) {
  p = ggplot(d1, 
             aes_string(x = plot_combinations[[i]][1], 
                        y = plot_combinations[[i]][2])) +
    geom_point(pch = 21, colour = "black", fill = plot.col) +
    theme_classic(base_size = 14)
  plot_list[[i]] = p
}

虽然从原理上讲这是可行的，但是对于一个很小的数据集来说，已经是36种组合了。更有意义的是在复制中进行比较。为此，我可以重命名d1的列，并获取每个复制的频率，并将其保存在变量sampleFreq中，并通过如下遍历复制名称来提取数据：

anno <- d2$Anno
d3 <- d1[,1:nrow(d1)-1]
colnames(d3) <- anno
sampleFreq <- as.data.frame(table(d2[,2]))
datalist <- list()
for (i in sampleFreq[, 1]) {
  d4 <- d3[, i == names(d3)]
  datalist[[i]] = d4
}

这给了我一个由复制结构化的数据帧列表，我想据此创建一个散点图列表。我已经尝试过循环，但是遇到了问题，我认为对此可能有一个不合适的解决方案，但是我被困住了。然后，想法是使用索引号从图列表中调用图，该索引号由按闪亮按钮的次数决定。

任何帮助都会很棒

谢谢！

Answer 1

每个复制组中的配对图不做什么？我们可以从您的数据开始，我尽量不要将d1中的列重命名为d3（就像您一样）

d1 <- data.frame(A1 = rnorm(10),
             A2 = rnorm(10),
             A3 = rnorm(10),
             B1 = rnorm(10),
             B2 = rnorm(10),
             B3 = rnorm(10),
             C1 = rnorm(10),
             C2 = rnorm(10),
             C3 = rnorm(10),
             Names = c("A", "B", "C", "D", "E",
                       "F", "G", "H", "I", "J"))

d2 <- data.frame(ID = c("A1", "A2", "A3", 
                    "B1", "B2", "B3",
                    "C1", "C2", "C3"),
             Anno = c(rep("A", 3), 
                      rep("B", 3),
                      rep("C", 3)), stringsAsFactors = FALSE)

我们经历了所有重复：

pdf(<somefilename.pdf>)
for(i in unique(d2$Anno)){
COLS=d2$ID[d2$Anno ==i]
pairs(d1[,COLS],upper.panel=NULL)
}
dev.off()

看起来像这样，但是（血腥）很快

或者您可以使用GGally，

library(GGally)

plots <- lapply(unique(d2$Anno),function(i){

    COLS=as.character(d2$ID[d2$Anno ==i])
    return(ggscatmat(d1[,d2$Anno %in% i]))
    })

plots[[1]]

结合数据中的图形并创建图形列表R

1 个答案: