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zhang
Asked: 2023-12-23 16:20:40 +0800 CST

Como alterar a cor de fundo do painel com base em rótulos discretos do eixo y no ggplot2 em R?

  • 772

Tenho um dataframe nomeado plot_dfem R com a seguinte estrutura:

# Import the library
library(ggplot2)

# Create a sample data
set.seed(123)
plot_df <- data.frame(gene = rep(paste0("ENSG", 1:10, ".17"), each = 2),
                      mean = rnorm(20, 0.5, 0.1),
                      sd = rnorm(20, 0.02, 0.01),
                      group = rep(c("group_a", "group_b"), 10))

Estou tentando criar um ggplot com pontos e barras de erro, onde o eixo y representa os nomes dos genes (como rótulos discretos), o eixo x representa os valores médios e a cor representa o grupo (ou "group_a" ou " grupo_b"). Aqui está o código que estou usando:

ggplot(plot_df, aes(y=gene)) + 
    geom_point(aes(x=mean, color = group), position = position_dodge(width=0.9)) + 
    geom_errorbar(aes(xmin=mean-sd, xmax=mean+sd, color = group), width=.2,
                 position=position_dodge(.9)) + 
    geom_vline(aes(xintercept=0.5), linetype=2, color = 'gray') + 
    theme_bw() + 
    theme(panel.background = element_blank(),
          panel.grid.major = element_blank(), 
          panel.grid.minor = element_blank())

insira a descrição da imagem aqui

No entanto, quero alterar a cor de fundo do painel com base nos nomes dos genes no eixo y (cada gene tem uma cor diferente ou os genes vizinhos não têm a mesma cor). Como meus rótulos do eixo y são discretos, não sei como conseguir isso. Qualquer ajuda seria apreciada. Obrigado!

Eu tentei:

Altere a cor de fundo entre dia e noite no ggplot2 em R

2 respostas

  1. Best Answer

    Aqui está uma solução usando geom_tile(),

    1. Criamos um quadro de dados para as cores de fundo
    2. Enquanto usamos geom_tile()definiremos a xestética de forma a cobrir toda a largura do terreno e ajustaremos a largura de cada ladrilho de acordo.
    3. geom_tile()usa x = sum(x_limits) / 2para posicionar os ladrilhos no centro do lote e width = diff(x_limits)garantir que cada ladrilho ocupe toda a largura do lote
    
library(ggplot2)
library(dplyr)

set.seed(123)
plot_df <- data.frame(
  gene = rep(paste0("ENSG", 1:10, ".17"), each = 2),
  mean = rnorm(20, 0.5, 0.1),
  sd = rnorm(20, 0.02, 0.01),
  group = rep(c("group_a", "group_b"), 10)
)

# df for background colors
bg_df <- plot_df %>%
  distinct(gene) %>%
  arrange(gene) %>% 
  mutate(color = ifelse(row_number() %% 2 == 1, "gold", "lightgrey"))

# x axis limts based on data 
x_limits <- range(plot_df$mean - plot_df$sd, plot_df$mean + plot_df$sd, na.rm = TRUE)

# the plot
ggplot(plot_df, aes(y = gene, x = mean)) +
  geom_tile(data = bg_df, aes(y = gene, x = sum(x_limits) / 2, width = diff(x_limits), fill = color), 
            alpha = 0.3, inherit.aes = FALSE) +
  geom_point(aes(color = group), position = position_dodge(width = 0.9)) +
  geom_errorbar(aes(xmin = mean - sd, xmax = mean + sd, color = group), 
                width = 0.2, position = position_dodge(.9)) +
  scale_color_manual(values = c("steelblue3", "red3"))+
  geom_vline(xintercept = 0.5, linetype = 2, color = 'gray80') +
  theme_bw() +
  theme(panel.background = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(), 
        panel.grid.minor = element_blank(),
        legend.position = "right") +
  scale_fill_identity()

    insira a descrição da imagem aqui

    • 4

  2. Outra opção seria usar geom_recta convertendo os genes discretos em numéricos e adicionando -/+.5for ymin/ymax. Além disso, definir xmin/maxpermite -/+Infpreencher todo o painel, onde também reduzi a expansão da escala y para .5. Observe também que adicionei a scale_y_discreteprimeira camada para forçar uma escala discreta.

    library(ggplot2)
library(dplyr)

set.seed(123)
plot_df <- data.frame(
  gene = rep(paste0("ENSG", 1:10, ".17"), each = 2),
  mean = rnorm(20, 0.5, 0.1),
  sd = rnorm(20, 0.02, 0.01),
  group = rep(c("group_a", "group_b"), 10)
)

plot_df <- plot_df |>
  mutate(
    ymin = as.numeric(factor(gene)) - .5,
    ymax = as.numeric(factor(gene)) + .5,
    fill = factor(as.numeric(factor(gene)) %% 2)
  )

# the plot
ggplot(plot_df, aes(y = gene)) +
  scale_y_discrete(expand = c(0, .5)) +
  geom_rect(
    aes(ymin = ymin, ymax = ymax, fill = fill, xmin = -Inf, xmax = Inf),
    alpha = .3
  ) +
  geom_point(aes(x = mean, color = group),
    position = position_dodge(width = 0.9)
  ) +
  geom_errorbar(aes(xmin = mean - sd, xmax = mean + sd, color = group),
    width = .2,
    position = position_dodge(.9)
  ) +
  geom_vline(aes(xintercept = 0.5), linetype = 2, color = "gray") +
  scale_fill_manual(values = c("grey90", "grey60"), guide = "none") +
  theme_bw() +
  theme(
    panel.background = element_blank(),
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

    • 2

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