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订购数据以在ggplot2中绘制条形图

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我需要 Build 一个我的数据的条形图，显示不同样本中的细菌相对丰度（每个列在整个数据集中总和为1） .

我的数据的一个子集：

> mydata


Taxon   CD6 CD1 CD12
Actinomycetaceae;g__Actinomyces 0.031960309 0.066683743 0.045638509
Coriobacteriaceae;g__Atopobium  0.018691589 0.003244536 0.00447774
Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium   0.001846083 0.006403689 0.000516662
Micrococcaceae;g__Rothia    0.001730703 0.000426913 0.001894429
Porphyromonadaceae;g__Porphyromonas 0.073497173 0.065915301 0.175406872

我想要的是每个样本（CD6，CD1，CD12）的条形图，其中y值是细菌种类的相对丰度（Taxon列） .

我想（但我不确定）我的数据格式不适合做情节，因为我没有像我发现的例子那样分组变量...

ggplot（data）geom_bar（aes（x = revision，y = added），stat =“identity”，fill =“white”，color =“black”）

有没有办法订购我的数据，使它们成为此代码的输入？或者我该如何修改它？谢谢！

r ggplot2 bar-chart

1 回答

  • 3

    你想要这样的东西吗？

    # sample data
df <- read.table(header=T, sep=" ", text="
Taxon CD6 CD1 CD12
Actinomycetaceae;g__Actinomyces 0.031960309 0.066683743 0.045638509
Coriobacteriaceae;g__Atopobium 0.018691589 0.003244536 0.00447774
Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium 0.001846083 0.006403689 0.000516662
Micrococcaceae;g__Rothia 0.001730703 0.000426913 0.001894429
Porphyromonadaceae;g__Porphyromonas 0.073497173 0.065915301 0.175406872")

# convert wide data format to long format
require(reshape2)
df.long <- melt(df, id.vars="Taxon",
                measure.vars=grep("CD\\d+", names(df), val=T),
                variable.name="sample",
                value.name="value")

# calculate proportions
require(plyr)
df.long <- ddply(df.long, .(sample), transform, value=value/sum(value))

# order samples by id     
df.long$sample <- reorder(df.long$sample, as.numeric(sub("CD", "", df.long$sample)))

# plot using ggplot
require(ggplot2)
ggplot(df.long, aes(x=sample, y=value, fill=Taxon)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  scale_fill_manual(values=scales::hue_pal(h = c(0, 360) + 15, # add manual colors
                                           c = 100, 
                                           l = 65, 
                                           h.start = 0, 
                                           direction = 1)(length(levels(df$Taxon))))

    enter image description here

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