本文介绍了如果用拼拼凑凑的方法画出一个想要的bar图。可能并不成体系，但只要能达到目的方法，就是好方法。
0. 准备工作
- 加载需要的工具包。
library(ggpubr)
library(ggplot2)
- 加载并查看数据
以ToothGrowth数据为例
The response is the length of odontoblasts (cells responsible for tooth growth) in 60 guinea pigs. Each animal received one of three dose levels of vitamin C (0.5, 1, and 2 mg/day) by one of two delivery methods, orange juice or ascorbic acid (a form of vitamin C and coded as VC).
df_demo <- ToothGrowth
head(df_demo)
1. 我想要画一个简单的bar图
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
color = 'supp',
add = 'mean_se',
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
title = 'The length of odontoblasts'
)
bar1.jpg
2. 我想加上每个点的数据
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
color = 'supp',
add = c('mean_se', 'jitter'), # 加上jitter
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
title = 'The length of odontoblasts'
)
bar2.jpg
3. 我想将bar图改为填充色并且加上jitter点
如果只是想单纯地改成填充，那只需要将color = 'supp'改为fill='supp',或者加上这一句就好了。但这样更改的话，add = 'jitter'会出错。我也不知道为什么。所以，如果想要将bar图改为填充色，并且还想保留jitter点的话，可以用geom_jitter
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)
bar3.jpg
4. 我想修改图例的颜色和名称
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))
bar4.jpg
5. 我想修改x轴y轴字体/刻度等
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))+
font('xylab', face = 'bold', size = 10)+ #对x轴y轴名称进行加粗，也可用xlab或ylab进行单独处理
theme(axis.text.y = element_blank(), # y轴的text
axis.ticks.y = element_blank(), # y轴的刻度
axis.line.y = element_blank()) # y轴的轴
bar5.jpg
6. 我想加上显著性星标
这里的显著性是需要自己先做统计分析才得到的结果
df_demo %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))+
font('xylab', face = 'bold', size = 13)+ #对x轴y轴名称进行加粗，也可用xlab或ylab进行单独处理
geom_signif(y_position=c(35), # y_position是误差线所在y轴位置
xmin=c(0.8, 1.8),
xmax=c(1.2, 2.2),# xmin和xmax是误差线在x轴位置，可传入多个值
annotation=c("***",'**'), # 显著性标识,可自定义输入
tip_length=0.02, # 显著性括号下延长度
size=0.6, # 线的大小
textsize = 7, # 星标大小
vjust = 0.5 #星标与线的距离
)+
geom_signif(y_position=c(35),
xmin=c(2.8), xmax=c(3.2),#
annotation=c('ns'), # 自定义输入
tip_length=0.02,
size=0.6, # 线的大小
textsize = 4.5, # 此处为ns，是字母，所以字体大小需要重新设置
vjust = 0.01 #重新设置
)
bar6.jpg
7. 我想分面展示
分面（facet）展示其实更适合三个条件以上的，这里的示例数据只有两个条件。所以我这里认为加上一个gender用于演示。
df_demo %>%
mutate(gender = rep(c('f','m'),30)) %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
facet.by = 'gender', # 根据gender分面
panel.labs = list(gender = c('Female','Male')), # 每个panel的名称
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))+
font('xylab', face = 'bold', size = 13) #对x轴y轴名称进行加粗，也可用xlab或ylab进行单独处理
bar7.jpg
8. 我想分面展示并加上不同的显著性星标
使用facet.by去分面展示数据之后，如果直接用geom_signif去加显著性星标的画，R会平等地对待每一个panel，也就是说，每个panel的星标是一样的。但现实情况是，每个panel内条件间的差异是不一样的，这也是我们想要分面展示数据的原因。那要怎么给每个panel加上不同的显著性星标呢。答案是，我也不知道。但是我可以用一些曲线救图的方法来实现。也就是，分开画图，然后拼在一起。
# 先画第一个面
p_female <- df_demo %>%
mutate(gender = rep(c('f','m'),30)) %>%
filter(gender == 'f') %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
facet.by = 'gender', # 根据gender分面
panel.labs = list(gender = c('Female')), # panel的名称
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = 'Length',
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))+
font('xylab', face = 'bold', size = 13)+ #对x轴y轴名称进行加粗，也可用xlab或ylab进行单独处理
theme_pubr(margin = T)+
geom_signif(y_position=c(30), # y_position是误差线所在y轴位置
xmin=c(0.8, 1.8),
xmax=c(1.2, 2.2),# xmin和xmax是误差线在x轴位置，可传入多个值
annotation=c("***",'*'), # 显著性标识,可自定义输入
tip_length=0.02, # 显著性括号下延长度
size=0.6, # 线的大小
textsize = 7, # 星标大小
vjust = 0.5 #星标与线的距离
)
# 再画第二个面，然后实现y轴消失术
p_male <- df_demo %>%
mutate(gender = rep(c('f','m'),30)) %>%
filter(gender == 'm') %>%
ggbarplot(x = 'dose', y = 'len',
fill = 'supp',
add = c('mean_se'),
add.params = list(alpha = 0.7, size = 0.8), # 调整点的参数，alpha为透明度，size为大小
position = position_dodge(0.8),
facet.by = 'gender', # 根据gender分面
panel.labs = list(gender = c('Male')), # panel的名称
xlab = 'Dose(mg/day)',
ylab = ' ', # 这里把y轴名称也取消
)+
geom_jitter(aes(dose, len, fill = supp), #对应前面的x,y,fill
shape = 16, # 从1～25可以更改不同的形状
size = 0.9,
position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.3)
)+
scale_fill_manual(name = 'Supp', # 如果前面是color就用scale_color_manual
label = c('Orange Juice','vitamin C'),
values = c('#0073c299','#efc00099'))+
font('xylab', face = 'bold', size = 13)+ #对x轴y轴名称进行加粗，也可用xlab或ylab进行单独处理
theme_pubr(margin = T)+
geom_signif(y_position=c(30), # y_position是误差线所在y轴位置
xmin=c(0.8, 1.8),
xmax=c(1.2, 2.2),# xmin和xmax是误差线在x轴位置，可传入多个值
annotation=c("*",'**'), # 显著性标识,可自定义输入
tip_length=0.02, # 显著性括号下延长度
size=0.6, # 线的大小
textsize = 7, # 星标大小
vjust = 0.5 #星标与线的距离
)+
theme(axis.text.y = element_blank(), # y轴消失术
axis.ticks.y = element_blank(),
axis.line.y = element_blank())
# 把这两张图拼起来
ggarrange(p_female, p_male, ncol = 2, nrow = 1,common.legend = T)
bar8.jpg
