用ggpubr包制图

2022-05-20 252

版权

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简介： Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。而ggpubr软件包提供了一些易于使用的功能，基于ggplot2编写，语法十分简单的的图标。对于一些刚了解R语言，而想用R做可发表的图表的人来说，这真的太好用了！下面对该文章ggpubr: Publication Ready Plots[2]进行讲解。

简介

Hadley Wickham撰写的ggplot2^[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。

而ggpubr软件包提供了一些易于使用的功能，基于ggplot2编写，语法十分简单的的图标。对于一些刚了解R语言，而想用R做可发表的图表的人来说，这真的太好用了！

下面对该文章ggpubr: Publication Ready Plots^[2]进行讲解。

安装

从CRAN安装：

install.packages("ggpubr")

从GitHub安装最新版本：

if(!require(devtools))install.packages("devtools")
devtools :: install_github("kassambara / ggpubr")

可视化函数汇总

图形	命令
密度图	ggdensity()
箱型图	ggboxplot()
柱状图	gghistogram()
小提琴图	ggdotchart()
条形图	ggdotchart()
棒棒图,克利夫兰图	ggdotchart()

密度图

library(ggpubr)
# 构建数据集
set.seed(1234)
wdata = data.frame(
   sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
   weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))
head(wdata, 4)

2{ZT)E2ME@7(WRZRY1HK4{T.png

密度图(ggdensity)与平均线(add = "mean")；按性别("sex")进行颜色填充;加入边际地毯（rug = TRUE）并使用自定义面板(palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))。

ggdensity(wdata, x = "weight",
   add = "mean", rug = TRUE,
   color = "sex", fill = "sex",
   palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))

${]V_6$~M1PMSKI14M3H9PMW.png$

下面是绘制柱状图(gghistogram)，其他参数和上面类似。

gghistogram(wdata, x = "weight",
   add = "mean", rug = TRUE,
   color = "sex", fill = "sex",
   palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))

N}ZW5M9E[_03[%~PLKAX8VG.png

箱型图

# Load data
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
head(df, 4)

${WU9@]UMKJ}CDI1_2VQ6UTY.png$

按剂量("dose")进行颜色填充；添加抖动点并按剂量("dose")更改形状。

p <- ggboxplot(df, x = "dose", y = "len",
                color = "dose", palette =c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
                add = "jitter", shape = "dose")
 p

X4YHHZL3N%0X(U]68]02979.png

还可以比较不同组均值之间的关系（stat_compare_means(label.y = 50)），并添加p值(stat_compare_means(label.y = 50) )。

my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ # Add pairwise comparisons p-value
  stat_compare_means(label.y = 50)                   # Add global p-value

小提琴图

下图是小提琴图(ggviolin)与箱型图的结合(add = "boxplot")，按剂量("dose")进行颜色填充；增加白色填充(add.params = list(fill = "white"))的箱型图，并加入各组比较的p值。

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")+ # Add significance levels
  stat_compare_means(label.y = 50)                                      # Add global the p-value

WTX%JV`%SOQX]4X~%B)9OCY.png

条形图

数据集

这里用mtcars数据集中进行绘制。

data("mtcars")
dfm <- mtcars
dfm$cyl <- as.factor(dfm$cyl)
dfm$name <- rownames(dfm)
head(dfm[, c("name", "wt", "mpg", "cyl")])

RK%M1C6HAAR2I`J8I}[KU{H.png

有序的条形图

条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签(x.text.angle = 90)。值得一提的是，这里使用了jco杂志的颜色版式（palette = "jco"）。

ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg",
          fill = "cyl",               # change fill color by cyl
          color = "white",            # Set bar border colors to white
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "desc",          # Sort the value in dscending order
          sort.by.groups = FALSE,     # Don't sort inside each group
          x.text.angle = 90           # Rotate vertically x axis texts
          )

如果按照组内排序的话(sort.by.groups = TRUE) ，就是下面这样。

ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg",
          fill = "cyl",               # change fill color by cyl
          color = "white",            # Set bar border colors to white
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",           # Sort the value in dscending order
          sort.by.groups = TRUE,      # Sort inside each group
          x.text.angle = 90           # Rotate vertically x axis texts
          )

BWZQ1KXBU36Z66H`GH15[CV.png

偏差图

偏差图显示了定量值与参考值的偏差。在下面的R代码中，我们将绘制来自mtcars数据集的mpgz-score变化（标准化的一种）。

# Calculate the z-score of the mpg data
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"))
head(dfm[, c("name", "wt", "mpg", "mpg_z", "mpg_grp", "cyl")])

根据上面的数据，创建一个有序的箱型图，按升序对值排序（sort.val = "asc"）。这里和前面箱型图不同的是，使用刚建的mpg_grp变量作为填充参数，而该参数是因子（含两个水平，levels = c("low", "high")）。

ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
          fill = "mpg_grp",           # change fill color by mpg_level
          color = "white",            # Set bar border colors to white
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "asc",           # Sort the value in ascending order
          sort.by.groups = FALSE,     # Don't sort inside each group
          x.text.angle = 90,          # Rotate vertically x axis texts
          ylab = "MPG z-score",
          xlab = FALSE,
          legend.title = "MPG Group"
          )

V8ONUYBYO5LRLLBPK%VLCSU.png

旋转x，y轴(rotate = TRUE)并进行降序排序（sort.val = “desc”），如下图所示，该图非常美观，可读性很强。

ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
          fill = "mpg_grp",           # change fill color by mpg_level
          color = "white",            # Set bar border colors to white
          palette = "jco",            # jco journal color palett. see ?ggpar
          sort.val = "desc",          # Sort the value in descending order
          sort.by.groups = FALSE,     # Don't sort inside each group
          x.text.angle = 90,          # Rotate vertically x axis texts
          ylab = "MPG z-score",
          legend.title = "MPG Group",
          rotate = TRUE,
          ggtheme = theme_minimal()
          )

散点图

棒糖图

棒糖图是条形图的另一种选择，最终图像像棒棒糖一样。

ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # Color by groups
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # Custom color palette
           sorting = "ascending",                        # Sort value in descending order
           add = "segments",                             # Add segments from y = 0 to dots
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
           )

D$~Q92A(LK94FHD~QPCMXCQ.png

ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # Color by groups
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # Custom color palette
           sorting = "descending",                       # Sort value in descending order
           add = "segments",                             # Add segments from y = 0 to dots
           rotate = TRUE,                                # Rotate vertically
           group = "cyl",                                # Order by groups
           dot.size = 6,                                 # Large dot size
           label = round(dfm$mpg),                        # Add mpg values as dot labels
           font.label = list(color = "white", size = 9,
                             vjust = 0.5),               # Adjust label parameters
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
           )

偏差图

还是使用上面的数据集，构建棒棒糖系列的偏差图。改变线段的颜色和大小: add.params = list(color = “lightgray”, size = 2)

ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg_z",
           color = "cyl",                                # Color by groups
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # Custom color palette
           sorting = "descending",                       # Sort value in descending order
           add = "segments",                             # Add segments from y = 0 to dots
           add.params = list(color = "lightgray", size = 2), # Change segment color and size
           group = "cyl",                                # Order by groups
           dot.size = 6,                                 # Large dot size
           label = round(dfm$mpg_z,1),                        # Add mpg values as dot labels
           font.label = list(color = "white", size = 9,
                             vjust = 0.5),               # Adjust label parameters
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
           )+
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2, color = "lightgray")

7}DN0IE$Z@EC~GDBE04__SO.png

克利夫兰散点图

在前面的基础上，只要加入以下代码即可得到克利夫兰散点图(theme_cleveland())。

ggdotchart(dfm, x = "name", y = "mpg",
           color = "cyl",                                # Color by groups
           palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), # Custom color palette
           sorting = "descending",                       # Sort value in descending order
           rotate = TRUE,                                # Rotate vertically
           dot.size = 2,                                 # Large dot size
           y.text.col = TRUE,                            # Color y text by groups
           ggtheme = theme_pubr()                        # ggplot2 theme
           )+
  theme_cleveland()                                      # Add dashed grids

8MN~[5[}V@D4KD9EN4$%7HA.png

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