所以我有這個我使用的條形圖：
ggplot(ViralReads, aes(x=Host, y=Reads, fill=Taxon))
geom_col(colour = "black", position = "fill")
scale_y_continuous(labels = label_percent())
theme_minimal()
對于每個“分類單元”，都有一個與之相關的類別“基因組”。我想按“基因組”對圖例中的專案進行分組。有誰知道這是否可行？我試著玩弄傳說a
這是要求的可重現資料！
structure(list(Host = c("Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex",
"Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex",
"Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Culex",
"Culex", "Culex", "Culex", "Culex", "Aedes", "Aedes", "Aedes",
"Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes",
"Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes",
"Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Aedes", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Ochlerotatus",
"Ochlerotatus", "Ochlerotatus", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia", "Coquillettidia",
"Coquillettidia"), Genome = c("(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA",
"(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "dsRNA", "dsRNA",
"dsRNA", "ssDNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA",
"(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "dsRNA", "dsRNA", "dsRNA",
"ssDNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA",
"(-)ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "dsRNA", "dsRNA", "dsRNA", "ssDNA", "(-)ssRNA",
"(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "(-)ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA", "( )ssRNA",
"dsRNA", "dsRNA", "dsRNA", "ssDNA"), Reads = c(102317, 163616,
6188, 130, 0, 0, 195632, 38928, 51823, 4033, 71500, 0, 0, 102317,
3953, 363, 52677, 62, 4033, 5183, 1542, 0, 4313, 1071, 36260,
0, 10089, 0, 0, 84154, 0, 814, 0, 82223, 281910, 60584, 1071,
8802, 0, 2203, 0, 0, 0, 622680, 0, 2229, 0, 0, 0, 550, 0, 0,
1445303, 0, 0, 0, 960293, 16515, 470781, 0, 0, 701, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 352, 0, 0, 0, 0, 1186, 138498, 200, 0, 197, 2640,
0, 0, 352, 0, 0, 0, 0, 197, 0, 3752, 0, 10899), Taxon = c("Orthomyxoviridae",
"Rhabdoviridae", "Peribunyaviridae", "Chuviridae", "Phasmaviridae",
"Phenuiviridae", "Iflaviridae", "Luteoviridae", "Tombusviridae",
"Nodaviridae", "Unclassified Picornavirales", "Negevirus", "Tymoviridae",
"Virgaviridae", "Dicistroviridae", "Totiviridae", "Flaviviridae",
"Narnaviridae", "Nodaviridae", "Partitiviridae", "Birnaviridae",
"Reoviridae", "Parvoviridae", "Orthomyxoviridae", "Rhabdoviridae",
"Peribunyaviridae", "Chuviridae", "Phasmaviridae", "Phenuiviridae",
"Iflaviridae", "Luteoviridae", "Tombusviridae", "Nodaviridae",
"Unclassified Picornavirales", "Negevirus", "Tymoviridae", "Virgaviridae",
"Dicistroviridae", "Totiviridae", "Flaviviridae", "Narnaviridae",
"Nodaviridae", "Partitiviridae", "Birnaviridae", "Reoviridae",
"Parvoviridae", "Orthomyxoviridae", "Rhabdoviridae", "Peribunyaviridae",
"Chuviridae", "Phasmaviridae", "Phenuiviridae", "Iflaviridae",
"Luteoviridae", "Tombusviridae", "Nodaviridae", "Unclassified Picornavirales",
"Negevirus", "Tymoviridae", "Virgaviridae", "Dicistroviridae",
"Totiviridae", "Flaviviridae", "Narnaviridae", "Nodaviridae",
"Partitiviridae", "Birnaviridae", "Reoviridae", "Parvoviridae",
"Orthomyxoviridae", "Rhabdoviridae", "Peribunyaviridae", "Chuviridae",
"Phasmaviridae", "Phenuiviridae", "Iflaviridae", "Luteoviridae",
"Tombusviridae", "Nodaviridae", "Unclassified Picornavirales",
"Negevirus", "Tymoviridae", "Virgaviridae", "Dicistroviridae",
"Totiviridae", "Flaviviridae", "Narnaviridae", "Nodaviridae",
"Partitiviridae", "Birnaviridae", "Reoviridae", "Parvoviridae"
)), row.names = c(NA, -92L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
uj5u.com熱心網友回復：
簡短的回答是“不”，你不能在 ggplot 中對圖例進行分組。
然而，長答案是“是的，但這并不容易”。它需要創建一堆圖（每個基因組一個）并收集它們的圖例，然后將它們縫合回主圖：
library(tidyverse)
fill_df <- ViralReads %>%
select(-1, -3) %>%
unique() %>%
mutate(color = scales::hue_pal()(22))
legends <- lapply(split(ViralReads, ViralReads$Genome), function(x) {
genome <- x$Genome[1]
patchwork::wrap_elements(full = cowplot::get_legend(
ggplot(x, aes(Host, Reads, fill = Taxon))
geom_col(color = "black")
scale_fill_manual(
name = genome,
values = setNames(fill_df$color[fill_df$Genome == genome],
fill_df$Taxon[fill_df$Genome == genome]))
theme(legend.justification = c(0, 1))))
})
p1 <- ggplot(ViralReads, aes(x=Host, y=Reads, fill=Taxon))
geom_col(colour = "black", position = "fill")
scale_y_continuous(labels = scales::label_percent())
theme_minimal()
theme(legend.position = "none")
p1 ((legends[[1]] legends[[2]]) / (legends[[3]] legends[[4]]))
不幸的是，22 種不同的顏色太多了，無法用作離散色標。我可能會使用不同的方式來可視化這些資料，可能是這樣的：
library(tidyverse)
ViralReads %>%
filter(Reads > 0) %>%
mutate(Taxon = sub("Unclassified", "misc", Taxon)) %>%
mutate(Taxon = reorder(factor(Taxon), as.numeric(factor(Genome)))) %>%
ggplot(aes(Taxon, Reads, fill = Genome))
geom_col()
scale_y_log10(labels = scales::comma, name = "Reads (log scale)")
facet_wrap(.~Host, scales = "free_x")
scale_fill_brewer(palette = "Set1")
theme_minimal(base_size = 16)
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, size = 8),
strip.text = element_text(face = "bold"),
panel.border = element_rect(fill = NA, color = "gray90"))
無論如何，很高興知道在ggplot中分組圖例至少是可能的，所以感謝OP。
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qianduan/493127.html