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ggpubr001 安装及使用

ggpubr001 安装及使用

作者: caoqiansheng | 来源:发表于2020-08-18 15:25 被阅读0次

原文链接:ggpubr: ‘ggplot2’ Based Publication Ready Plots

1.ggpubr

Hadley Wickham编写的ggplot2是出色且灵活的软件包,可用于R中的优雅数据可视化。但是,默认生成的绘图必须先进行一些格式化,然后才能发送它们进行发布。 此外,要自定义ggplot,语法是不透明的,这对没有高级R编程技能的研究人员增加了难度。

“ ggpubr”软件包提供了一些易于使用的功能,用于创建和自定义基于“ ggplot2”的可发布出版物的图表。

https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr上可找到更多信息。

幕布链接:https://share.mubu.com/doc/6kFLvwuA6he

ggpubr

2.ggpubr安装及加载

2.1 从CRAN安装
install.packages("ggplot2")
install.packages("ggpubr")
2.2 从Github安装最新版
# Install
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/ggpubr")

3.分布图 Distribution

library(ggpubr)
#>加载所需的包: ggplot2
#>加载所需的包: magrittr
# 创建数据集
set.seed(1234)
wdata = data.frame(
   sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
   weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))
# head(dataframe),默认查看数据集前6行数据
head(wdata, 4)
# 带有平均线和边际地毯的密度图
# 按组更改轮廓和填充颜色(“性别”)
# 使用自定义调色板
ggdensity(wdata, x = "weight",
   add = "mean", rug = TRUE,
   color = "sex", fill = "sex",
   palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))
带有平均线和边际地毯的密度图
#带有平均线和边缘地毯的直方图
#按组更改轮廓和填充颜色(“性别”)
#使用自定义调色板
gghistogram(wdata, x = "weight",
            add = "mean", rug = TRUE,
            color = "sex", fill = "sex",
            palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))
带有平均线和边缘地毯的直方图

4.箱形图和小提琴图 Box plots and violin plots

# 加载数据
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
# head(dataframe),默认查看数据集前6行数据
head(df, 4)
#带有抖动点的箱形图
#按组更改轮廓颜色:剂量
#使用自定义调色板
#添加抖动点并按组更改形状
 p <- ggboxplot(df, x = "dose", y = "len",
                color = "dose", palette =c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
                add = "jitter", shape = "dose")
 p
带有抖动点的箱形图
# 添加p值比较组
# 指定所需的比较
my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ 
#添加成对比较p值
stat_compare_means(label.y = 50)                   
# 添加全局p值
image.png
# 内嵌箱线图的小提琴图
# 按组更改填充颜色:剂量
# 添加带有白色填充颜色的箱线图
ggviolin(df, x = "dose", y = "len", fill = "dose",
         palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
         add = "boxplot", add.params = list(fill = "white"))+
  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")+ 
# 添加显著性等级
  stat_compare_means(label.y = 50)                                      
# 添加全局p值
内嵌箱线图的小提琴图

5.条形图 Bar plots

  • Demo data set
# 加载数据
data("mtcars")
dfm <- mtcars
# 将cyl变量转换为因子
dfm$cyl <- as.factor(dfm$cyl)
# 添加组名
dfm$name <- rownames(dfm)
# 检查数据
head(dfm[, c("name", "wt", "mpg", "cyl")])
  • Ordered bar plots
    通过分组变量“ cyl”更改填充颜色。 排序将在全局范围内进行,但不会按组进行。
ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg",
          fill = "cyl",               # 通过cyl更改填充颜色
          color = "white",            # 将条形边框颜色设置为白色
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "desc",          # 以升序对值进行排序
          sort.by.groups = FALSE,     # 不要在每个组内排序
          x.text.angle = 90           # 垂直旋转x轴文本
          )
image.png
ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg",
          fill = "cyl",               # 通过cyl更改填充颜色
          color = "white",            # 将条形边框颜色设置为白色
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",           # 按降序对值排序
          sort.by.groups = TRUE,      # 在每个组内排序
          x.text.angle = 90           # 垂直旋转x轴文本
image.png

6.偏差图 Deviation graphs

偏差图显示定量值与参考值的偏差。 在下面的R代码中,我们将绘制mtcars数据集中的mpg z得分。
计算mpg数据的z得分:

# 计算mpg的z-score 
dfm$mpg_z <- (dfm$mpg -mean(dfm$mpg))/sd(dfm$mpg)
dfm$mpg_grp <- factor(ifelse(dfm$mpg_z < 0, "low", "high"),
                     levels = c("low", "high"))
# 检查数据
head(dfm[, c("name", "wt", "mpg", "mpg_z", "mpg_grp", "cyl")])
# 创建一个有序的条形图,根据mpg的级别进行着色:
ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
          fill = "mpg_grp",           # 通过mpg_level更改填充颜色 
          color = "white",            # 将条形边框颜色设置为白色
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",           # 按降序对值排序
          sort.by.groups = FALSE,     # 不要在每个组内排序
          x.text.angle = 90,          # 垂直旋转x轴文本
          ylab = "MPG z-score",
          xlab = FALSE,
          legend.title = "MPG Group"
image.png

旋转绘图:使用rotate = TRUE和sort.val =“ desc”

ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
          fill = "mpg_grp",           # 通过mpg_level更改填充颜色 
          color = "white",            # 将条形边框颜色设置为白色
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",           # 按降序对值排序
          sort.by.groups = FALSE,     # 不要在每个组内排序
          x.text.angle = 90,          # 垂直旋转x轴文本
          ylab = "MPG z-score",
          legend.title = "MPG Group",
          rotate = TRUE,
          ggtheme = theme_minimal()
image.png

7.点图 Dot charts

  • 棒棒糖图
    当您具有大量要可视化的值时,棒棒糖图表可以代替条形图。
    棒棒糖图表由分组变量“ cyl”着色
ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # 按组区分颜色
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # 自定义调色板
           sorting = "ascending",                        # 按降序对值进行排序
           add = "segments",                             # 将y = 0的段添加到点
           ggtheme = theme_pubr()                        # 选择ggplot2主题
棒棒糖图
ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # 按组区分颜色
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # 自定义调色板
           sorting = "descending",                       # 按降序对值进行排
           add = "segments",                             # 将y = 0的段添加到点
           rotate = TRUE,                                # 垂直旋转图
           group = "cyl",                                # 按cyl进行分组
           dot.size = 6,                                 # 设置dot点大小
           label = round(dfm$mpg),                        # 添加mpg值标签
           font.label = list(color = "white", size = 9,
                             vjust = 0.5),               # 调整标签参数
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
)
image.png

ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
           color = "cyl",                                # 按组区分颜色
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # 自定义调色板
           sorting = "descending",                       # 按降序对值进行排序
           add = "segments",                             # 将y = 0的段添加到点
           add.params = list(color = "lightgray", size = 2), # 更改元素的颜色和大小
           group = "cyl",                                # 按cyl进行分组
           dot.size = 6,                                 # 设置dot点大小
           label = round(dfm$mpg_z,1),                        # 添加mpg值标签
           font.label = list(color = "white", size = 9,
                             vjust = 0.5),               # 调整标签参数
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
)+
# 添加水平线
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2, color = "lightgray")
image.png
ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # 按组区分颜色
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # 自定义调色板
           sorting = "descending",                       # 按降序对值进行排序
           rotate = TRUE,                                # 旋转绘图
           dot.size = 2,                                 # 设置dot点大小
           y.text.col = TRUE,                            # 按组上色y轴标签
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
)+
  theme_cleveland()                                      # 添加虚线网格
克里夫兰圆点图 Cleveland’s dot plot

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