R语言如何对ggplot 2图进行重新排序，以便按不同的字符向量/列对字符列进行分组？

wkyowqbh 于 2023-06-19 发布在其他

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我有一组患者样本，我有基因表达数据。我想创建一个条形图，其中x轴是单个样本，y轴是给定基因的计数，填充是患者的诊断。然后，我希望显示数据，以便将诊断标绘/分组在一起（无分面）。
想象一下mtcars，其中行名称存储为按字母顺序分解的“car”列，并且还有一个单独的“car_model”列。绘制的X轴特征在于针对其重量绘制的每个汽车，然后将通过car_model来布置/分组。

p <- ggplot(mtcars, aes(x= car, y= wt, fill= car_model)) + 
    geom_bar(stat = 'identity') +  theme_bw() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + 
    xlab('car')+ ylab('wt')+
    ggtitle(cars)
  print(p)

我已经尝试/查看了factor/level，fct_reorder/2，order/reordering the data，str_sort，arrange，grouping...在ggplot 2代码的内部和外部。我以为下面的代码（或ggplot代码中的fct_reorder/2）可以工作，但它没有：

mtcars$car_model <- relevel(mtcars$car_model, "Toyota") #Reorder group so that the Toyota group is specifically first and everything else remains as it was

mtcars <- mtcars[order(mtcars$car, mtcars$car_model),] # Then plot

我已经考虑过将car_model列变异为一个数值向量，并试图以这种方式排序，但我也认为我错过了一些愚蠢的显而易见的东西。请给我小费。
谢谢！

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/76425630/how-can-i-reorder-a-ggplot2-graph-to-group-a-character-column-by-a-different-cha

1条答案

按热度按时间

mrfwxfqh1#

一个最小的可重复的例子可以帮助社区理解你的问题。无论哪种方式，我猜你正在寻找这样的东西：

library(ggplot2)

# Create a sample dataset
gene_data <- data.frame(
  sample = c("Sample1", "Sample2", "Sample3", "Sample4", "Sample5", 
             "Sample6"),
  gene_count = c(10, 15, 8, 12, 9, 11),
  diagnosis = c("Diagnosis1", "Diagnosis2", "Diagnosis2", "Diagnosis1", 
                "Diagnosis3", "Diagnosis1")
)

# Reorder the levels of the diagnosis factor to match the desired grouping order
gene_data$diagnosis <- factor(gene_data$diagnosis, 
                       levels = c("Diagnosis1", "Diagnosis2", "Diagnosis3"))

# Create the bar chart
p <- ggplot(gene_data, aes(x = sample, y = gene_count, fill = diagnosis)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
  xlab('Sample') +
  ylab('Gene Count') +
  ggtitle('Gene Expression by Diagnosis')

# Group the samples by diagnosis using the 'sample' column
p <- p + scale_x_discrete(limits = 
              unique(gene_data$sample[order(gene_data$diagnosis)]))

p

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