跟着Nature Communications 学画图~ggplot2画箱线图

用户7010445

发布于 2020-11-24 15:25:32

6490

发布于 2020-11-24 15:25:32

文章被收录于专栏：小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本

今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列 最后一篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。对应的是论文中的补充材料图4。

image.png

对应的 Nature Communications 的论文是 Fecal pollution can explain antibiotic resistance gene abundances in anthropogenically impacted environments

这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project

非常好的R语言学习素材。

第一步读入数据

MG_RAST <- read.table("data/MG-RAST.txt")

接下来是对数据集的一些操作

首先是判断crAss这一列哪一个位置是空值，用到的是is.na()函数。然后挑选出空值所在的行的数据

MG_RAST_NocrAss <- MG_RAST[is.na(MG_RAST$crAss),]

下面这条命令稍微有点长，我们把它分开看。首先是subset()函数，基本用法是可以向量，矩阵，数据框数据按照一定的条件进行过滤，小例子

df<-data.frame(A=1:10,B=5:14)
subset(df,A<5)

统计MG_RAST_NocrAss数据集feature这一列各个变量出现的次数，使用table()函数，table()函数最基本的用法

> table(c("A","B","C","B","C","D"))

A B C D 
1 2 2 1

接下来是names()函数的用法

names(table(c("A","B","C","B","C","D")))
[1] "A" "B" "C" "D"

%in%的用法

> a<-c("A","B")
> b<-c("A","C","D")
> a%in%b
[1]  TRUE FALSE

告诉你a中的元素是否在b中

所以今天的问题就来了

MG_RAST_NocrAss <- subset(MG_RAST_NocrAss, feature %in% 
                            names(table(MG_RAST_NocrAss$feature)[table(MG_RAST_NocrAss$feature)>2]))

这行代码起到了什么作用，欢迎大家留言讨论。

数据准备好了，接下来就是作图了

最基本的箱线图

ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + 
  geom_boxplot()

image.png

因为x轴的坐标轴标签有重叠，现在是水平方向，将其改个方向

ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + 
  geom_boxplot() +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1, size=10))

image.png

更改一下x轴和y轴的标题

ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + 
  geom_boxplot() +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1, size=10)) +
  labs(y = "Normalized ARG abundance", x="")

image.png

更改一下主题

ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + 
  geom_boxplot() +
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1, size=10)) +
  labs(y = "Normalized ARG abundance", x="")

image.png

对y进行log10转换，然后填充颜色

ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=log10(rel_res))) + 
  geom_boxplot(aes(fill=feature)) +
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1, size=10),
        legend.position = "none") +
  labs(y = "Normalized ARG abundance", x="")