数据框每一行的成对条形图

问题描述

我对R还是很陌生，所以请问一个菜鸟问题。我有一个看起来像这样的数据框：

gene    ctrl   treated
gene_1   100   37.5
gene_2   100   20.2
...      ...   ...

对于df中的每一行（即每个基因），我想以这样的方式绘制这些值，即ctrl和待遇是彼此相邻的。下面的代码提供了一些接近我想要的东西，但是输出并未按应有的方式进行分组：将控件的条形绘制在处理过的样品之前。

 barplot(height = df$df.ctrl1,df$df.avg_treated),names.arg = df$df.gene)

我知道有很多类似的问题，但是我没有成功解决它们。有人可以帮助我了解我在做什么错吗？

第二个（可选）问题：如果我想根据基因ID对条进行颜色编码怎么办？

非常感谢。

解决方法

我会为此使用ggplot。让我们从一个稍微扩展的示例开始：

df <- data.frame(genes   = c("gene_1","gene_2","gene_3","gene_4"),ctrl    = c(50,60,70,80),treated = c(55,64,75,83))

df
#>    genes ctrl treated
#> 1 gene_1   50      55
#> 2 gene_2   60      64
#> 3 gene_3   70      75
#> 4 gene_4   80      83

我们要做的第一件事是使用tidyr::pivot_longer将数据框切换为长格式，以将所有值放在一列中，并将“ ctrl”和“处理”的标签放在另一列中。然后我们可以使用ggplot构建输出：

library(tidyr)
library(ggplot2)

df %>% 
  pivot_longer(cols = c("ctrl","treated")) %>%
  ggplot(aes(name,value,fill = genes,alpha = name)) +
  geom_col(position = position_dodge(),color = "black") +
  scale_alpha_manual(values = c(0.5,1),guide = guide_none()) +
  facet_grid(~genes,scales = "free_x",switch = "x") +
  theme(strip.placement  = "outside",panel.spacing    = unit(0,"points"),strip.background = element_blank(),strip.text       = element_text(face = "bold",size = 12)) +
  labs(x = "Gene")

^{由reprex package（v0.3.0）于2020-08-22创建}

请考虑转置数据，并用dimnames转换为矩阵。然后使用barplot运行legend。下面用随机数据演示。注意：ylim已针对漂亮的范围限制进行了调整。

set.seed(92220)

df <- data.frame(gene = paste("gene",1:30),ctrl = runif(30,50,100),treated = runif(30,100))
head(df)
#     gene     ctrl  treated
# 1 gene 1 75.74607 76.15832
# 2 gene 2 61.73860 70.19874
# 3 gene 3 56.57906 63.67602
# 4 gene 4 60.23045 80.21108
# 5 gene 5 62.52773 60.86909
# 6 gene 6 85.71849 61.25974

# TRANSPOSE INTO MATRIX WITH DIMNAMES
dat <- `dimnames<-`(t(as.matrix(df[c("ctrl","treated")])),list(c("ctrl","treated"),df$gene))

barplot(dat,beside=TRUE,col=c("blue","red"),las=3,main="Control Vs. Treatment",ylim=range(pretty(c(0,dat*1.05))))

legend("top",legend=row.names(dat),fill=c("blue",ncol=2,cex=0.75)

bar-chart dataframe melt r r