简介
最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。
低配版条形图
首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。假设 y 是分类变量，x 是连续型变量。
df1 <- data.frame( term = paste0('term', 1:4), p.val = runif(4, 1, 5) )
样例数据集
之后，使用 geom_col() 绘制条形图，简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。
ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(width = 0.6) + labs(x = '-log(BH p value)', y = 'Terms')
低配版条形图
高配版条形图
使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。在此之前，创建一个新的数据框，根据你的 x 值，手动划分 x 轴尺度范围。
df2 <- data.frame(x = c(0,2,4,6), y = df1$term)
![_%6X4_HRQ]KQJ5BAWJN625M.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/825a8f6f4a844c0b80e59624d44bc831.png?x-oss-process=image/resize,w_1400/format,webp "_%6X4_HRQ]KQJ5BAWJN625M.png")
然后进行一些细节的调整，得到下面的图形。这里的细节调整包括：使用 ggthemes 包中的 theme_tufte() 主题，viridis 包的 scale_fill_viridis() 离散配色。填充的 legend 没有实际含义，所以将图例去除（legend.position = 'none'）。
注意：这里将柱子按照类别进行填充，当然你也可以使用另一个变量进行填充（下面会给例子）。
ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(aes(fill = term), width = 0.6) + geom_rangeframe(data = df2, aes(x = x, y = y), sides = 'bl') + scale_fill_viridis(discrete = T)+ theme_tufte() + theme( legend.position = 'none', panel.grid = element_blank(), axis.text = element_text(size = rel(1.1)) ) + labs(x = '-log(BH p value)', y = 'Terms')
![FF]1$(EJ2B27R%T]A%S8V(A.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7ea4786dbfbd44b4a1c63bc5297599a6.png?x-oss-process=image/resize,w_1400/format,webp "FF]1$(EJ2B27R%T]A%S8V(A.png")
高配版条形图
进阶版条形图
如前面所说，如果读者还想表达另一个变量与这两个变量之间的关系。可以在柱子的填充上加上做文章。假设第三变量为各个 Term 的得分系数 score（连续型变量）。那么对上面的代码进行简单调整，即可得到以下图形。
主要细节调整：
geom_col()中的aes(fill = score)，连续性变量填充使用scale_fill_gradient2()以及加上了图例。
df1 <- data.frame( term = paste0('term', 1:8), p.val = runif(8, 1, 5), score = rnorm(8, 0, 1) ) df2 <- data.frame(x = c(0:6,6), y = df1$term) ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(aes(fill = score), width = 0.6) + geom_rangeframe(data = df2, aes(x = x, y = y), sides = 'bl') + scale_fill_gradient2( low = 'cyan', mid = '#fbffff', high = 'chocolate1', midpoint = 0)+ theme_tufte() + theme( legend.position = c(0.9,0.75), panel.grid = element_blank(), axis.text = element_text(size = rel(1.1)) ) + labs(x = '-log(BH p value)', y = 'Terms')
