ggplot2绘制折线图

Posted 2023-04-19

参考技术A 首先看一下我们用到的数据：

列名是浓度，分别是control组，0，25，50，100，200，500μM。共三行，代表三个复孔。

library(reshape2)

library(tidyverse)

library(ggplot2)

data <- read.csv(file = "clipboard",header = T,sep = "\t")

data <- t(data)

data <- as.data.frame(data)   #ggplot包作用于数据框

data$order <- c(1,2,3,4,5,6,7)  # 排列图中横坐标顺序（折线图中横坐标必须是 数字型向量， 这里我是按照浓度梯度排列的）

data$sd <- apply(data[,c(1:3)],1,sd)  # 计算标准差，用于画误差棒

data$mean <- apply(data[,c(1:3)],1,mean)  #计算均数，用于画折线图（折线图就是 一组数 对 另一组数 画图）

ggplot(data,aes(x = order,y = mean))+   # x,y都是数字类型，这里我设置x为1，2，3，4，5，6，7，就是为了排列我想要的横坐标顺序。当然也可以设置成别的顺序，来保证横坐标刻度标签在图中的顺序。

  geom_errorbar(aes(ymin = mean-sd ,ymax = mean + sd),size = 1.2,width = 0.2,color = "gray")+  #添加误差线，这里我第一个函数就是添加误差线，就是为了把误差线画在第一个图层上，这样不会覆盖别的图像。

  geom_line (size = 1.2,color = "black")+  # 第二个图层绘制线图

  geom_point (shape = 16,size = 6,color = rainbow(7))+   #第三个绘制点图，并设置点的形状（可以直接赋值因子向量，也可以直接赋值数字向量，或者直接赋值数字，都对应这不同的形状）

  labs(x = expression(paste("Dose (",mu,"M)")),y = "Relative number of apoptosis(%)")+

  coord_cartesian(ylim = c(10,40))+

  scale_x_discrete (limits = factor(seq(1,7,1)),labels = c("control","0","25","50","100","200","500"))+ # 设置横轴的刻度标签。

  theme(panel.background = element_blank(),

        panel.grid.major.y = element_line(colour = "grey",linetype = 2),

        axis.line = element_line(colour = "black",size = rel(2),arrow = arrow(angle = 30,length = unit(0.1,"inches"))),

        axis.title = element_text(size = rel(1.2)),

        axis.text.x = element_text(size = rel(1.5),hjust = 0.5),

        axis.text.y = element_text(hjust = 1,size = rel(1.5)),

        axis.ticks = element_line(size = rel(1.5)),

        plot.margin = margin(15,9,9,9))

#之前在柱形图里讲到的geom_signif函数只能进行两两比较（t检验，秩和检验），因此不适用于分组很多的变量。 这时可以先用 R语言进行方差分析，并进行两两比较，把有差异的两组用geom_segment和geom_text函数自己加到图中。 或者 使用我们后面会讲到的别的函数来绘制（卖个关子，嘿嘿）。

一张图绘制多组散点图和折线图

问题：如何在一张图上面绘制多组散点图和折线图？例如在下面的评分数据中，每轮数据绘制散点图，平均值绘制折线图。

数据（excel）：营业厅评分数据

做法：R语言ggplot函数

 1 library(readxl)
 2 library(ggplot2)
 3 data<-read_excel("C:\\\\...\\\\数据.xlsx",sheet = 2,col_names=T)
 4 names(data)<-c("x","y1","y2","y3","y4","ym")
 5 
 6 fills=c(‘第一轮‘="blue",‘第二轮‘="yellow",‘第三轮‘="lightpink",‘第四轮‘="red",‘平均值‘="green")
 7 ggplot(data)+geom_point(aes(x,y=y1,fill ="第一轮"),size=5,shape=21,color="black")+
 8   geom_point(aes(x,y=y2,fill="第二轮"),size=5,shape=21)+
 9   geom_point(aes(x,y=y3,fill="第三轮"),size=5,shape=21)+
10   geom_point(aes(x,y=y4,fill="第四轮"),size=5,shape=21)+
11   geom_point(aes(x,y=ym,fill="平均值"),size=5,shape=21)+
12   geom_line(aes(x,y=ym),color="black",group=1)+labs(x="营业厅名称",y="评分",title="员工形象管理评分情况",fill="")+
13   scale_fill_brewer(,limits=c(‘第一轮‘,‘第二轮‘,‘第三轮‘,‘第四轮‘,‘平均值‘))+ #采用默认配色
14   theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) 

注：

• read_excel("C:\\\\...\\\\数据.xlsx",sheet = 2,col_names=T)  #sheet指定第几个表，col_names=T 是将第一行设成列名

• names(data)<-c("x","y1","y2","y3","y4","ym") #重命名列名，便于后面分开使用各列

• fills=c(‘第一轮‘="blue",‘第二轮‘="yellow",‘第三轮‘="lightpink",‘第四轮‘="red",‘平均值‘="green") #添加映射，便于后面图例按“第一轮”的形式输出

• ggplot(data)+geom_point(aes(x,y=y1,fill ="第一轮"),size=5,shape=21,color="black") #填充参数fill是映射关系，放到aes函数里，shape=21 指定形状为实心圆点，color指定边框颜色

• geom_line(aes(x,y=ym),color="black",group=1)+labs(x="营业厅名称",y="评分",title="员工形象管理评分情况",fill="") #geom_line添加折线,group=1 参数必须设定。labs设定行列标题及主标题，fill=“”指去掉图例标题。

• scale_fill_brewer(palette=‘Set1‘,limits=c(‘第一轮‘,‘第二轮‘,‘第三轮‘,‘第四轮‘,‘平均值‘)) #palette=‘Set1‘设定颜色类型，空的话为默认色，limits 指定图例排列顺序。

• theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) #plot.title = element_text(hjust = 0.5) 水平调整主标题文本位置到正中间，hjust = 0指靠左对齐。

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