点图与多个类别 - R [英] Dot Plots with multiple categories - R

问题描述

我绝对是R的新手，可以对数据进行可视化处理，所以请耐心等待。

我希望创建七个分类样本的并排点图，其中有许多与各个基因名称相对应的基因表达值。 mydata.csv文件如下所示：

  B27 B28 B30 B31 LTNP5.IFN.1 LTNP5.IFN.2 LTNP5.IL2。 1 
 1 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 
 2 6552.52 5488.25 3611.63 6552.52 6552.52 6552.52 6552.52 
 3 3381.70 1533.46 1917.30 2005.85 3611.63 4267.62 5488.25 
 4 2985.37 1188.62 1051.96 1362.32 2717.68 2985.37 5016.01 
 5 1917.30 2862.19 2625.29 2493.26 2428.45 2717.68 4583.02 
 6 990.69 777.97 1269.05 1017.26 5488.25 5488.25 4267.62 
  

我希望每个样本数据在一个图中以自己的点图组织。此外，如果我可以指出个人数据点的兴趣，那就太好了。

谢谢！

解决方案

考虑到[玩具]在一个名为 a 的数据框中：

  library（reshape2）
 library（ggplot2）
a $ trial< -1：dim（a）[1]＃另外，nrow（a）
 b <-melt（data = a，varnames = colnames（a）[ 1：7]，id.vars =trial）
b $ variable< -as.factor（b $ variable）
 ggplot（b，aes（trial，value））+ geom_point（）+ facet_wrap （〜变量）
  

产生

< a href =https://i.stack.imgur.com/dw9nd.png =nofollow noreferrer>

我们做了什么：
加载了所需的库（ reshape2 将宽转换为长，并将 ggplot2 转换为，以及plot）; melt 将数据转换成长格式（更难读，更容易处理），然后用 ggplot 进行绘图。

我介绍了 trial 指向每个运行每个变量进行了测量，所以我绘制了<$ c $在变量的每个级别上，c> trial vs value 。 facet_wrap 部分将每个图放入由变量确定的子图区域中。

I'm definitely a neophyte to R for visualizing data, so bear with me.

I'm looking to create side-by-side dot plots of seven categorical samples with many gene expression values corresponding with individual gene names. mydata.csv file looks like the following

B27      B28      B30      B31 LTNP5.IFN.1 LTNP5.IFN.2 LTNP5.IL2.1
1 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91    13800.91    13800.91    13800.91
2  6552.52  5488.25  3611.63  6552.52     6552.52     6552.52     6552.52
3  3381.70  1533.46  1917.30  2005.85     3611.63     4267.62     5488.25
4  2985.37  1188.62  1051.96  1362.32     2717.68     2985.37     5016.01
5  1917.30  2862.19  2625.29  2493.26     2428.45     2717.68     4583.02
6   990.69   777.97  1269.05  1017.26     5488.25     5488.25     4267.62

I would like each sample data to be organized in its own dot plot in one graph. Additionally, if I could point out individual data points of interest, that would be great.

Thanks!

解决方案

Considering your [toy] data is stored in a data frame called a:

library(reshape2)
library(ggplot2)
a$trial<-1:dim(a)[1]  # also, nrow(a)
b<-melt(data = a,varnames  = colnames(a)[1:7],id.vars = "trial")
b$variable<-as.factor(b$variable)
ggplot(b,aes(trial,value))+geom_point()+facet_wrap(~variable)

produces

What we did: Loaded required libraries (reshape2 to convert from wide to long and ggplot2 to, well, plot); melted the data into long formmat (more difficult to read, easier to process) and then plotted with ggplot.

I introduced trial to point to each "run" each variable was measured, and so I plotted trial vs value at each level of variable. The facet_wrap part puts each plot into a subplot region determined by variable.

这篇关于点图与多个类别 - R的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！