R可视化学习(3)--误差棒图
2020-10-12 本文已影响0人
凯凯何_Boy
本篇介绍如何利用R软件和ggplot2制作误差线的条形图，我们可以使用如下几个函数制作不同类型的误差线图形：
- geom_errorbar()
- geme_linerange()
- geom_pointrange()
- geom_crossbar()
- geom_errorbarh()
条形图和线图上增加误差线
准备数据
library(ggplot2)
df <- ToothGrowth
df$dose <- as.factor(df$dose)
head(df)
## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5
- len : Tooth length
- dose : Dose in milligrams (0.5, 1, 2)
- supp : Supplement type (VC or OJ)
在下面的例子中，我们将绘制每组Tooth长度的平均值。标准差用于在图表上绘制误差线。首先，下面写个函数将用于计算每组中感兴趣变量的均值和标准差:
data_summary <- function(data, varname, groupnames){
require(plyr)
summary_func <- function(x, col){
c(mean = mean(x[[col]], na.rm=TRUE),
sd = sd(x[[col]], na.rm=TRUE))
}
data_sum<-ddply(data, groupnames, .fun=summary_func,
varname)
data_sum <- rename(data_sum, c("mean" = varname))
return(data_sum)
}
Ok,我们运用到我们数据里
df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len",
groupnames=c("supp", "dose"))
# Convert dose to a factor variable
df2$dose=as.factor(df2$dose)
head(df2)
## supp dose len sd
## 1 OJ 0.5 13.23 4.459709
## 2 OJ 1 22.70 3.910953
## 3 OJ 2 26.06 2.655058
## 4 VC 0.5 7.98 2.746634
## 5 VC 1 16.77 2.515309
## 6 VC 2 26.14 4.797731
带误差线的条形图
使用geom_errorbar()函数
library(ggplot2)
# Default bar plot
p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) +
geom_bar(stat="identity", color="black",
position=position_dodge()) +
geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2,
position=position_dodge(.9))
print(p)
# Finished bar plot
p+labs(title="Tooth length per dose", x="Dose (mg)", y = "Length")+
theme_classic() +
scale_fill_manual(values=c('#999999','#E69F00'))
图片.png
若我们只想保留误差线的上面的部分，只需将geom_errorbar函数中ymin = len - sd改为 ymin = len
图片.png
带误差线的线图
# Default line plot
p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) +
geom_line() +
geom_point()+
geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2,
position=position_dodge(0.05))
print(p)
# Finished line plot
p+labs(title="Tooth length per dose", x="Dose (mg)", y = "Length")+
theme_classic() +
scale_color_manual(values=c('#999999','#E69F00'))
图片.png
我们也可以使用函数geom_pointrange()或者geom_linerange()代替geom_errorbar()函数
# Use geom_pointrange
ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) +
geom_pointrange(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd))
# Use geom_line()+geom_pointrange()
ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) +
geom_line()+
geom_pointrange(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd))
图片.png
带有均值和误差线的点图
除了条形图，我们也可以换用另一种形式来表示。我们可以使用geom_dotplot()和stat_summary()函数。点图代替条形图代表数据范围再加上误差线是同样的效果:
p <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) +
geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center')
# use geom_crossbar()
p + stat_summary(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1),
geom="crossbar", width=0.5)
# Use geom_errorbar()
p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1),
geom="errorbar", color="red", width=0.2) +
stat_summary(fun.y=mean, geom="point", color="red")
# Use geom_pointrange()
p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1),
geom="pointrange", color="red")
图片.png
Base plot绘制误差线条形图
除了使用ggplot2函数绘制，我们也可以使用最基础的图形语法绘制，这里给个示例，可以了解学习一下：
创建数据集
#创建示范数据集
data <- data.frame(
specie=c(rep("sorgho" , 10) , rep("poacee" , 10) ),
cond_A=rnorm(20,10,4),
cond_B=rnorm(20,8,3),
cond_C=rnorm(20,5,4))
#求均值
bilan <- aggregate(cbind(cond_A,cond_B,cond_C)~specie , data=data , mean)
rownames(bilan) <- bilan[,1]
bilan <- as.matrix(bilan[,-1])
#Plot boundaries
lim <- 1.2*max(bilan)
#求方差
stdev <- aggregate(cbind(cond_A,cond_B,cond_C)~specie , data=data , sd)
rownames(stdev) <- stdev[,1]
stdev <- as.matrix(stdev[,-1]) * 1.96 / 10 #设置下方差的范围，防止过度分散
#构造函数创建errobar
error.bar <- function(x, y, upper, lower=upper, length=0.1,...){
arrows(x,y+upper, x, y-lower, angle=90, code=3, length=length, ...)
}
出图
ze_barplot <- barplot(bilan , beside=T , legend.text=T,col=c("blue" , "skyblue") , ylim=c(0,lim) , ylab="height")
error.bar(ze_barplot,bilan, stdev)
图片.png
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