跟着Environmental Research学作图：R语言g

论文是

Global burden of lung cancer attributable to ambient fine particulate matter pollution in 204 countries and territories, 1990–2019

image.png

一位公众号读者留言问到下图的实现方法

image.png

这个图涉及到3个知识点

• 一个是堆积柱形图
• 一个是两条折线图之间填充颜色
• 还有一个是双坐标轴的实现办法

这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文介绍堆积柱形图

首先是构造数据

部分数据如下

image.png

上图的横坐标轴看起来是离散的，但是我们用连续的数值来做横坐标，是为了后续再同一个图上叠加折线图更方便。

这里还有表示分组的标签我是用ABCD来代替，这样图例的前后顺序就固定了，我们不用在调整，如果表示实际分组的内容不是ABCD，我们可以后续更改图例的文字标签，我认为这样比直接用表示分组的实际文字可能会方便一点

读取数据

library(ggplot2)
library(readxl)

dat01<-read_excel("example-1.xlsx",
                  sheet = "Sheet1")

最基本的堆积柱形图

ggplot()+
  geom_bar(data=dat,
           aes(x=x,y=y1,fill=group),
           position = "stack",
           stat="identity")

image.png

更改配色

ggplot()+
  geom_bar(data=dat,
           aes(x=x,y=y1,fill=group),
           position = "stack",
           stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#2271b6","#6bafd6",
                               "#9ecbe2","#d7e3ef",
                               "#cb181c","#fb6a4b",
                               "#fd9272","#fee1d3"))

image.png

更改主题 、坐标轴标题

ggplot()+
  geom_bar(data=dat,
           aes(x=x,y=y1,fill=group),
           position = "stack",
           stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#2271b6","#6bafd6",
                               "#9ecbe2","#d7e3ef",
                               "#cb181c","#fb6a4b",
                               "#fd9272","#fee1d3"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Age",y="Numbers of deaths")

image.png

更改坐标轴刻度和标签

ggplot()+
  geom_bar(data=dat,
           aes(x=x,y=y1,fill=group),
           position = "stack",
           stat="identity")+
  scale_fill_manual(values = c("#2271b6","#6bafd6",
                               "#9ecbe2","#d7e3ef",
                               "#cb181c","#fb6a4b",
                               "#fd9272","#fee1d3"))+
  theme_bw()+
  labs(x="Age",y="Numbers of deaths")+
  scale_y_continuous(breaks = seq(-35000,35000,5000),
                     labels = abs(seq(-35000,35000,5000)))+
  scale_x_continuous(breaks = 1:15,
                     labels = unique(dat01$xlabel),
                     expand = c(0,0),
                     limits = c(0.3,15.7))

image.png

示例数据和代码会在下期推文给出获取方式

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