本文首发于“生信补给站”公众号 ggplot2|发散性“正负”图
前面介绍了一些ggplot绘图，ggplot2|从0开始绘制直方图，ggplot2|从0开始绘制箱线图，ggplot2|从0开始绘制折线图，这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候，几种比较合适的展示方式。
一 载入数据并处理
library(ggplot2) # 使用mtcars数据集 data("mtcars") # 保留car name ，新建一列 mtcars$car_name <- rownames(mtcars) # 对mpg进行标准化处理 mtcars$mpg_z <- round((mtcars$mpg - mean(mtcars$mpg))/sd(mtcars$mpg), 2) # 按照0未阈值 ，分上 下 mtcars$mpg_type <- ifelse(mtcars$mpg_z < 0, "below", "above") mtcars <- mtcars[order(mtcars$mpg_z), ] # 为展示美观，数据排序 # 改为因子，能够保持原顺序 mtcars$car_name <- factor(mtcars$car_name, levels = mtcars$car_name)
注：改为因子使图形按照原顺序输出，很常用。
二 Diverging bars
Diverging bars是一种可以同时处理负值和正值的条形图。注意为了使柱状图创建柱形图而不是直方图，需要确保：
（1）设置stat=identity
（2）在aes()中同时提供x和y，其中x是字符或因子，y是数值。
Diverging Barcharts
ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_bar(stat='identity', aes(fill=mpg_type), width=.5) + scale_fill_manual(name="Mileage", labels = c("Above Average", "Below Average"), values = c("above"="#00ba38", "below"="#f8766d")) + labs(subtitle="Normalised mileage from 'mtcars'", title= "Diverging Bars") + coord_flip() + theme_bw()
三 Diverging Lollipop Chart
Lollipop Chart与上述类似，而是使用 geom_point 和 geom_segment 来获得想展示的图。
ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_point(stat='identity', color="orange",size=4) + geom_segment(aes(y = 0, x =car_name, yend = mpg_z, xend =car_name), color = "grey") + labs(title="Diverging Lollipop Chart") + ylim(-2.5, 2.5) + coord_flip() + theme_bw()
四 Diverging Dot Plot
同样可以用点图传达相似的信息，圈圈里面加上具体的数值。
ggplot(mtcars, aes(x=car_name, y=mpg_z, label=mpg_z)) + geom_point(stat='identity', aes(col=mpg_type), size=6) + scale_color_manual(name="Mileage", labels = c("Above Average", "Below Average"), values = c("above"="#00ba38", "below"="#f8766d")) + geom_text(color="white", size=2) + labs(title="Diverging Dot Plot", subtitle="Normalized mileage from 'mtcars': Dotplot") + ylim(-2.5, 2.5) + coord_flip() + theme_bw()
